Diferensiyel gelişim algoritması ile medikal görüntü birleştirme
Medical image fusion using differential evolution algorithm
Yazar: ABDULLATİF DOĞAN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. VEYSEL ASLANTAŞ
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2008
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Dalgacık dönüşümleri = Wavelet transforms ; Görüntü birleştirme = Image merging ; Optimizasyon teknikleri = Optimization techniques

Özet:
Görüntü birleştirme, farklı tür sensörlerle elde edilen çok-sensörlü görüntülerin veya farklı odağa sahip kameralarca elde edilen çok-odaklı görüntülerin, tek bir görüntü halinde ifade edilmesi amacıyla birleştirilmesi işlemidir. Birleştirilmiş görüntü, hem görüntünün hitap edeceği kullanıcılar hem de bilgisayarlar tarafından daha kolay analiz edilebilmekte ve her bir görüntünün tek tek analizi ile elde edilemeyen bilgilerin elde edilmesi sağlanmaktadır.Çok-sensörlü görüntü birleştirme sahası içerisinde medikal görüntü birleştirme çalışmaları önemli yer tutmaktadır. Klinik uygulamalarda ortaya çıkan yüksek ilgiden dolayı son yıllarda çok-sensörlü medikal görüntü birleştirme konusu dikkatleri üzerine çekmiştir. Tomografi (CT) görüntüleri gibi sert dokuya duyarlı görüntüler ile yumuşak dokuyu görüntülemede daha hassas olan manyetik rezonans (MR) görüntülerinin birleştirilmesi sonucu hem sert hem de yumuşak dokuda yüksek detay elde edilebilmektedir.Hâlihazırda literatürde önerilmiş çok-sensörlü görüntü birleştirme teknikleri mevcuttur ve temelde bir çok-sensörlü görüntü birleştirme işlemi olan medikal görüntü birleştirilmede de bu teknikler kullanılabilmektedir. Dalgacık Dönüşümü metodu ve piramit metotları ile gayet olumlu sonuçlar alınmıştır.Bu çalışmada, halen çok-sensörlü görüntü birleştirme işlemlerinde sıkça kullanılan Dalgacık Dönüşümü metodunun, Diferansiyel Gelişim Algoritması yardımı ile birleştirilmesi esasına dayanan yeni bir görüntü birleştirme tekniği önerilmiştir. Önerilen tekniğin performansı Laplacian Piramidi, Ayrık Dalgacık Dönüşümü, Kaymadan Bağımsız Ayrık Dalgacık Dönüşümü, Ortalama ile Birleştirme, Morfolojik Piramit, Kontrast Piramidi, Ratio Piramidi teknikleri ile karşılaştırılmış ve daha verimli olduğu gözlenmiştir.

Abstract:
Image fusion is an operation that includes composing multi-sensor or multi-focus images in a single image that contains features of source images. Fused image can easily be analyzed by both human beings and computers, and provide information that can not be acquired analyzing source images separately.Medical image fusion is an important issue in multi-sensor image fusion area. Recently, multimode medical image fusion has attracted more attention due to the increasing interest by the clinical applications. By fusing CT images, which are sensitive to bone tissue, and MR images, which are sensitive to soft tissue, details in both soft and bone tissues can be achieved.In literature, there are a lot of methods proposed for multi-sensor image fusion. Most of them can be used to fuse multimode medical images, because medical image fusion process also includes multi-sensor image fusion operations. Acceptable results in medical fusion have been obtained using Discrete Wavelet Transform based method and pyramid based techniques.This thesis proposes a novel technique that fuses medical images obtained by different sensors using Wavelet Transform and Differential Evolution Algorithm. Performance of the proposed method has been compared with the existing methods such as Laplacian Pyramid, Ratio Pyramid, Contrast Pyramid, Morphological Pyramid, Fusion by Averaging, Discrete Wavelet Transform and Shift Invariant Discrete Wavelet Transform. Conducted experiments show that the developed technique produced better results than the others.