Yeni zeki görüntü birleştirme tekniklerinin geliştirilmesi
New intelligent image fusion methods
Yazar: EMRE BENDEŞ
Danışman: DOÇ. DR. VEYSEL ASLANTAŞ
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2015
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Günümüzde, askeri, endüstriyel, robotik vb. gibi farklı amaç için üretilmiş çeşitli algılama teknolojileri, tek başlarına önemli bilgiler sunmakla birlikte, bir arada incelendiğinde çok daha anlamlı bilgiler ortaya çıkabilmektedir. Bu amaç doğrultusunda, farklı algılayıcı görüntülerinden, önemli ve birbirini tamamlayıcı verileri tek görüntüde toplayarak, daha anlamlı ve algılaması kolay bilgiler sağlanması işlemleri çoklu algılayıcılı görüntü birleştirme olarak isimlendirilmektedir. 
Görüntü birleştirme yöntemlerinin en temel sıkıntılarından bir tanesi, kaynak görüntülerin sağlayacakları bilginin içeriği ve miktarının net belirlenememesidir. Ağırlıklı ortalama yöntemi bu problem için çözüm olabilir. Bu yöntemde, en uygun birleşik görüntü, ağırlıkların en optimum şekilde belirlenmesi ile elde edilebilir. Ortaya çıkan bu optimizasyon probleminin çözümü için ise uygun bir amaç fonksiyonu belirlemek gerekmektedir.
Bu tez çalışmasında, bölgesel ağırlık optimizasyonuna dayalı iki yeni görüntü birleştirme yöntemi önerilmiştir. Ayrıca, optimizasyon algoritmalarının ağırlıkları belirlemesi için amaç fonksiyonu olabilecek yeni bir görüntü kalite metriği de önerilmiştir. Geliştirilen yöntemler ve metrik birlikte kulanılarak, birleşik görüntüde maksimum oranda anlamlı bilginin, kaynak görüntülerden taşınması sağlanmıştır. Deneylerde gizlenmiş silah tespiti ve artırılmış gece görüşü uygulamalarına yönelik optik ve termal görüntüleri kullanılmıştır. Yürütülen testlerde, önerilen yöntemlerin literatürdeki yöntemlere göre daha başarılı görsel ve sayısal sonuçlar ürettiği gösterilmiştir.

Abstract:
Various imaging sensors have been developed for different purposes like military, industrial robotic etc. Although each sensor individually present very important information, combination of them can be more desirable for human cognition. For this purpose, combining important complementary data from input images into a single image to provide more meaningful and detectable information is called multi-sensor image fusion. 
One of the main problems in image fusion techniques is detecting content and amount of information provided by input images. Averaging weighted images can be a solution for this problem. However, this approach requires determination of the weights optimally. In addition to that, to solve this optimization problem, a suitable objective function must be determined. 
This thesis proposes two new image fusion techniques based on averaging optimally weighted regions. In addition to these, a new image quality metric has been proposed to be employed as an objective function for determining weights through the optimization process. By using together the developed metric and the fusion methods, transferring maximum amount of meaningful information is accomplished. The experiments were conducted with optical and thermal image pairs for enhanced night vision and concealed weapon detection applications. The test results show that the proposed methods give more successful visual and quantitative result than the classical methods in the literature.