Füzyon tabanlı hibrit sis kaldırma
Fusion-based hybrid fog removal
Yazar: BAHADIR ARABALI
Danışman: PROF. DR. KEMAL FİDANBOYLU
Bursa Uludağ Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Sayısal görüntü = Digital image ; Sayısal görüntü analizi = Digital image analysis ; Sayısal görüntü işleme = Digital image processing

Özet:
Dış mekânlarda elde edilen dijital görüntüler, atmosfer içerisinde oluşan sis nedeni ile önemli olan detayların, nesnelerin, renklerin bozulmasına veya kaybolmasına sebep olabilir. Görüntülerdeki sis kaynaklı bozulmaların düzeltilmesine, ilgi alanlarının ortaya çıkartılmasına ve sisin görüntü içinden çıkarılmasına sis kaldırma (haze removal, fog removal) denir. Bu amaçla geliştirilmiş olan filtre tabanlı Dark Channel Prior (DCP) algoritması sis kaldırma algoritmaları içerisinde önemli bir yere sahiptir. DCP algoritması, sis içermeyen dış sahne görüntülerinin farklı renk kanallarında çok düşük piksel yoğunluğu değerleri olduğu gözlemine dayanmaktadır. Bu algoritma ile görüntüdeki sis için bir yama oluşturulur ve görüntü içerisindeki sis kaldırabilir veya azaltılabilir. Pozlama füzyonu algoritmalarının önemli ve yaygın olarak kullanılan örneklerinden biri ise Exposure Fusion algoritmasıdır. Bu algoritma, farklı pozlama seviyelerinde yakalanan görüntüyü doygunluk ve kontrast değerlerine göre ağırlıklandırır ve gerçekleştirdiği füzyon işlemi ile imgenin pozlama seviyesini düzeltir. Bu tez kapsamında, Dark Channel Prior ve Exposure Fusion algoritmaları beraber kullanılarak, görüntü içerisinden sis kaldırma işlemi daha başarılı bir şekilde gerçekleştirilmiştir. Böylelikle, sis kaldırma işleminden sonra yapısal olarak daha az bozulmuş, daha doğal ve ilgi alanları sis görüntüsünden arındırılmış görüntüler elde edilmiştir. Geliştirilen yaklaşım, sis içeren imgenin ilk olarak pozlanmasının düzeltilmesi, daha sonra ise pozlaması düzeltilmiş imgenin DCP algoritması ile sis kaldırma işlemine alınmasını içermektedir. Bu sayede, DCP algoritmasının sis kaldırma başarımı arttırılmıştır. Önerilen yaklaşım, sis içeren imgelerden oluşan O-Haze veri tabanı içindeki imgeler ile test edilmiş ve sonuçlar farklı performans metrikleri ile karşılaştırılmıştır.

Abstract:
Digital images obtained outdoors may cause the deterioration or loss of important details, objects and colors due to the fog formed in the atmosphere. Correcting the fog-related distortions in the images, revealing the areas of interest and removing the fog from the image is called haze removal. The filter-based Dark Channel Prior (DCP) algorithm developed for this purpose has an important place among fog removal algorithms. DCP algorithm is based on the observation that fog-free outdoor scene images have very low pixel density values in different color channels. With this algorithm, a patch is created for the fog in the image and the fog in the image can be removed or reduced. One of the important and widely used example of image fusion algorithms is the Exposure Fusion algorithm. This algorithm weights the image captured at different exposure levels according to the saturation and contrast values and corrects the exposure level of the image with the fusion process it performs. Within the scope of this thesis, the process of removing fog from the image was performed more successfully by using the Dark Channel Prior and Exposure Fusion algorithms together. Thus, images that are less structurally distorted, more natural and areas of interest free from fog images were obtained after defog removal. The developed approach consists of firstly correcting the exposure of the image containing the fog, and then taking the exposure corrected image into the fog removal process with the DCP algorithm. In this way, the fog removal performance of the DCP algorithm has been increased. The proposed method has been tested with images in the O-Haze database, which consists of fog images, and the results are compared with different performance metrics.