Derinlik haritası temelli çoklu-odaklı görüntü birleştirme yöntemlerinin geliştirilmesi
Development of depth map based multi-focus image fusion techniques
Yazar: FLORENC SKUKA
Danışman: PROF. DR. DERVİŞ KARABOĞA
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Derinlik = Depth ; Derinlik algısı = Depth perception ; Görüntü birleştirme = Image merging ; Görüntü işleme = Image processing ; Görüntü işleme yöntemleri = Image processing methods ; Nokta kümeleri = Point clusters

Özet:
Görüntüleme sistemlerinin fiziksel sınırlamaları nedeniyle, elde edilen görüntüler sınırlı alan derinliğinden etkilenebilir. Bu tez çalışmasında, çoklu-odaklı görüntü birleştirme yöntemlerinin ve kalite metriklerinin kavramları tanıtılmıştır. Ardından literatürde sıklıkla kullanılan ve iyi bilinen otuz tane görüntü birleştirme tekniklerinin otuz sekiz popüler çoklu-odaklı görüntü çiftin üzerinden on dokuz farklı kalite metriği ile karşılaştırılmıştır. 
Görüntüleme sistemlerinin derinlik alanını artırmak için sahnenin derinlik haritasına dayalı etkin bir yaklaşım önerilmiştir. Alınacak kaynak görüntü sayısının bilinmediği için var olan yöntemlerden farklı olarak, yaklaşımımız derinlik haritasını kullanarak yalnızca gerekli sayıda kaynak görüntüyü almaya yöneliktir. İlk olarak, sahnenin derinlik haritası elde edilir ve renkli kamera parametrelerine göre bölütlere bölütlenir. Daha sonra, derinlik haritasının bölütleri kaynak görüntü elde etme ve alan derinliğini artırma işleminde kullanılmaktadır. Bu tezde, önerilen yöntem altı farklı veri seti üzerinde farklı kalite metriği açısından değerlendirilmiş ve daha sonra sonuçları iyi bilinen sekiz görüntü birleştirme tekniği ile karşılaştırılmıştır.
Deneysel sonuçlar, önerilen yöntemin hem görsel hem de sayısal değerlendirmeler ve çalışma süresi açısından geleneksel çoklu-odaklı görüntü birleştirme yöntemlerine göre üstünlüğünü göstermektedir.

Abstract:
Due to the physical limitations of the imaging systems, images acquired by them can suffer from the limited depth of field. In this thesis, a comprehensive study of the well-known image fusion techniques and objective assessment metrics is presented.  Then, thirty well-known and frequently used image fusion techniques in the literature are compared with nineteen different quality metrics over thirty-eight popular multi-focus image pairs.
An efficient approach based on the depth map of the scene for extending the depth field of the imaging systems has been proposed. Unlike previous methods where the number of source images to be taken is unknown, our approach improves by taking only the required amount of source images by utilizing the depth map. Firstly, the depth map of the scene is obtained and segmented based on the color camera parameters. Then, the depth map segments are used in source image acquisition and used for extending the depth of field. 
The proposed method is evaluated on six data sets and performance is assessed by four fusion quality metrics. The results are then compared with eight well-known image fusion techniques. Experimental results demonstrate the superiority of the proposed method over the traditional multi-focus image fusion methods in terms of both subjective and objective assessments and run time.