Kameraların sınırlı alan derinliğini artırmak için metasezgisel algoritmalar kullanılarak çok odaklı görüntülerin birleştirilmesi
Fusing multi-focus images using metaheuristic algorithms to increase the limited depth of field of cameras
Yazar: FATMA ÇAKIROĞLU
Danışman: DOÇ. DR. ALİ DURMUŞ ; DR. ÖĞR. ÜYESİ RİFAT KURBAN
Kayseri Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Görüntü = Image ; Görüntü birleştirme = Image merging ; Metasezgisel algoritmalar = Metaheuristic algorithms ; Odaklanma = Focalization

Özet:
Bir sahnenin görüntüsü çekilirken lens belirli bir mesafede bulunan nesnelere odaklanır ve diğer uzaklıkta bulunan nesneler ise bulanık olur. Buna sınırlı alan derinliği problemi adı verilir. Çok-odaklı görüntü birleştirme yöntemi bu problemi çözmek için kullanılan bir yöntemdir. Çok-odaklı görüntü birleştirme yöntemi kullanılarak sahnenin tamamının net görüntüsü elde edilir. Bu yöntem için farklı odaklarda çekilmiş en az iki görüntü birleştirilir. Çok-odaklı görüntü birleştirme için piksel düzeyinde blok tabanlı yöntemler yaygın olarak kullanılır. Kullanılabilecek blok boyutu birleştirme performansını önemli ölçüde etkileyen bir faktördür. Dolayısıyla blok boyutunun optimize edilmesi gerekmektedir. Bu makalede sürü ve fizik tabanlı optimizasyon algoritmalarından Parçacık Sürü Optimizasyonu (Particle Swarm Optimization -PSO), Yapay Arı Kolonisi (Artificial Bee Colony -ABC) ve Denizanası Arama Algoritması (Jellyfish Search Optimizers -JSA), fizik tabanlı algoritmalardan Arşimet Optimizasyon Algoritması (Archimedes Optimization Algorithm -AOA), Atomik Yörünge Arama (Atomic Orbital Search -AOS) ve Denge Optimize Edici (EO) optimizasyon metotlarının performansları karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar sürü tabanlı algoritmaların performanslarının fizik tabanlı metotlara göre daha iyi olduğunu göstermektedir.

Abstract:
The lenses focus only on the objects at a specific distance when an image captured while the object that is under focus is obtained clearly in an image, the objects at other distances look blurred. This is referred as the limited depth of field problem and there are a number of attempts to solve this problem. One of the most used methods when solving with this problem is called multi-focus image fusion. By fusing at least two different images obtained with different focuses, the clear image of the whole scene is obtained. Block-based methods are one of the most used methods for multi-focus fusion at pixel-level. The size of the block to be used is an important factor for determining the performance of the fusion. Thus, the block size must be optimized. In this study the comparison between the swarm-based and physics-based algorithms are made to determine the optimal block size.  The comparison has been made among the following optimization methods which are, namely, Particle Swarm Optimization (PSO), Artificial Bee Colony (ABC) and Jellyfish Search Optimizers (JSA) from swarm-based algorithms and Archimedes Optimization Algorithm (AOA), Atomic Orbital Search (AOS) and Equilibrium Optimizer (EO) from the physics-based algorithms. The swarm-based JSA and ABC algorithms has shown a better performance when compared to physics-based methods. The results show that the performance of swarm-based algorithms is better than physics-based methods.