Resim uzayında blok seçmeye dayalı yeni görüntü birleştirme yöntemleri
New image fusion methods based on spatial domain block selection
Yazar: RİFAT KURBAN
Danışman: DOÇ. DR. VEYSEL ASLANTAŞ
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2012
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Görüntü birleştirme = Image merging ; Görüntü iyileştirme = Image enhancement ; Görüntü kalitesi = Image quality

Özet:
Bilgisayar görmede kullanılan kameraların sınırlı alan derinliği problemi vardır. Gerçek bir lens ile bir çevrenin görüntüsü elde edilmek istenirse, lensten belli bir uzaklıktaki nesneler odaklanmış, diğer uzaklıktaki nesneler ise bulanık olarak oluşur. Çoklu-odaklı görüntü birleştirme bu problemi gidermek için kullanılan bir görüntü işleme yöntemidir.Literatürde tamamen odaklanmış görüntü elde etmek için önerilmiş çeşitli yöntemler vardır. Bu yöntemlerin dezavantajları, görüntü içeriğindeki kaymalardan ve çeşitli dış etmenlerden dolayı oluşan gürültülerden ciddi şekilde etkilenmeleridir. Literatürdeki iyi-bilinen yöntemlerden birisi de resim uzayında blok seçmeye (RUBS) dayalı görüntü birleştirme yöntemidir. Bu yöntemde, öncelikle kaynak görüntüler karesel bloklara bölümlenir, sonrasında her bir eşleşen blok karşılaştırılarak net olan bloklar tespit edilir ve bu blokların bir araya getirilmesiyle birleşik görüntü oluşturulur.Tez çalışması kapsamında, öncelikle, normal ve gürültülü durumlarda görüntülerin RUBS yöntemi ile birleştirilmesinde kıstas fonksiyonlarının başarımları analiz edilmiştir. Daha sonra, RUBS yönteminde bölümleme aşamasında kullanılan blok boyutunun yapay zeka optimizasyon teknikleri ile adaptif olarak belirlenmesi sağlanmıştır. Buna ek olarak, RUBS yönteminin başarımını daha da artırmak için görüntülerin düzgün bloklara ayrılması yerine blokların, bulanıklığın veya netliğin olduğu bölgelere göre serbest pozisyonlara yerleşebileceği bir yöntem sunulmuştur. Son olarak, tüm bu yöntemleri barındıran web tabanlı bir görüntü birleştirme arabirimi gerçekleştirilmiştir.

Abstract:
Cameras used in computer vision systems have a limited depth of field, i.e., if an image of an environment is captured by a real lens, objects at a certain distance from the lens will be focused whereas objects at other distances will be defocused (or blurred). Multi-focus image fusion is an image processing technique that is used to overcome this limitation.In the literature, there are several methods to obtain everywhere-in-focus images. The most common disadvantage of these methods is being affected seriously from the moving objects in the source images and noises produced by the environmental factors. Block selection method in the spatial domain (BSSD) is a prominent method among other methods in the literature. In this method, first, source images are divided into square blocks, then corresponding bloks are compared to determine sharper blocks and finally these blocks are combined to obtain the fused image.In this thesis, firstly, the performances of criterion functions, used with BSSD method to fuse images in noiseless and noisy conditions, are analysed. Afterwards, the block size used in the BSSD method for partitioning the source images is obtained adaptively with the help of artificial intelligence optimization techniques. Furthermore, to improve the performance of BSSD method, instead of dividing source images into regular blocks, a new method, based on positioning blocks into free spots which are related with the boundaries of sharp or blurry objects, is proposed. Finally, a web based image fusion interface that consists of the methods metioned in the thesis is developed.