KENAR DESTEKLİ DÜŞÜK AYDINLIKLI GÖRÜNTÜ İYİLEŞTİRME AĞI

Abstract

Nesnelere düşen ışık miktarı; nesnenin bulunduğu mekâna (iç/dış), gün içerisindeki zamana (gündüz/gece) ve ışık kaynağına (güneş/yapay) bağlı olarak değişebilmektedir. Düşük ışığa bağlı olarak fotoğraf makinesi ile çekilen görüntülerde kontrast düşüklüğü, renk kaybı, gürültü oluşumu ve detay bilgisi eksikliği gibi sorunlar yaşanmaktadır. Bu durum insan görsel zevkini ve bilgisayarlı görü uygulamalarının performansını etkilemektedir. Düşük aydınlıklı görüntülerin iyileştirilmesi konusu sıkça çalışılmış olup bu alanda başarılı sonuç sergileyen çalışmalardan biri olan GLADNet mimarisi bu tezde temel alınmıştır. GLADNet mimarisi iki temel birimden oluşmakta ve bunlar sırasıyla önce görüntü parlaklık değeri tahmin etme birimi sonrasında ise görüntü detay bilgisi iyileştirme birimidir. Bu çalışmada görüntü detay bilgisi iyileştirme biriminin geliştirilmesi üzerine yoğunlaşılmıştır. Bu bağlamda U-Net tabanlı bir kenar çıkarma birimi geliştirilmiş ve bu birimin sonucu görüntü parlaklık değeri tahmin etme biriminin sonucuna eklenerek görüntü detay bilgisi iyileştirme birimine girdi olarak verilmiştir. Önerilen yaklaşım ile yapılan deneyler sonucunda kenar ve doku bilgilerinde iyileşme, gürültü oluşumunda da azalma olduğu görülmüştür. U-Net tabanlı kenar çıkarma bloğuna kanal dikkat mekanizması eklendiğinde ise renk korunumunun sağlandığı görülmüştür. Elde edilen çıktı görüntünün kalitesini belirlemek amacıyla PSNR, SSIM ve FSIM metrik değerleri hesaplanmış ve sırasıyla 0.022, 0.019 ve 0.0101 miktarında performans artışı olmuştur. Referans görüntü olmadan yapılan deneylerde NIQE ve BRISQUE metriklerinde de performans iyileşmesi gözlemlenmiştir. Girdi görüntüde karmaşıklığın (kenar piksel yoğunluğu) artmasına bağlı olarak iyileştirme oranında artış elde edilmiştir.