Bu öğeden alıntı yapmak, öğeye bağlanmak için bu tanımlayıcıyı kullanınız:
http://hdl.handle.net/11513/3953
Başlık: | YÜKSEK DİNAMİK ARALIKLI GÖRÜNTÜ OLUŞTURMADA DERİN ÖĞRENME KULLANARAK HAYALET ETKİSİNİN GİDERİLMESİ |
Yazarlar: | DEMİRBİLEK, MUSTAFA |
Anahtar kelimeler: | YDA, Hayalet Etkisi Giderme, Çoklu Pozlama Füzyonu, Derin Öğrenme |
Yayın Tarihi: | 2023 |
Özet: | Mevcut dijital görüntüleme cihazları, sınırlı algılama kabiliyetlerinden ötürü gerçek ortamdaki renklerin sadece küçük bir kısmını yakalayabilmektedir. Oluşturulan bu görüntülerin renk seviyeleri arasındaki fark az olduğundan bu görüntüler Düşük Dinamik Aralıklı (DDA) olarak adlandırılır. DDA görüntülerde karanlık veya aşırı parlak bölgeler oluşabildiğinden o bölgelerle ilgili bilgi kaybı gerçekleşebilmektedir. DDA görüntülerdeki bilgi kaybını telafi etmek amacıyla, farklı pozlanmış DDA görüntüler birleştirilerek Yüksek Dinamik Aralıklı (YDA) görüntüler elde edilmesi yöntemi yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu yöntem, kamera ve ortamın durağan olduğu sahnelerde iyi sonuçlar verse de, hareket eden kamera ve/veya hareket eden nesnelerin olduğu sahnelerde hayalet etkisi adı verilen nesnelere dair izler içeren görsel bir kusur oluşturmaktadır. Bu durum, birleştirilen pozlardaki ilgili piksellerin yer değiştirmesi nedeniyle ortaya çıkmaktadır. Bu çalışmada, YDA görüntü oluştururken hayalet etkisini gidermek için iki aşamalı bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntemin ilk aşamasında farklı pozlanmış DDA görüntüler, seçilen bir referans görüntüye önce RANSAC algoritması temelli homografi daha sonra da optik akış temelli hareket tahminleri yapan bir ağ kullanılarak hizalanmıştır. Önerilen yöntemin ikinci aşamasında, farklı pozlanmış üç girdi görüntü ve hizalanmış görüntüler kullanılarak YDA görüntü üreten bir birleştirme ağı tasarlanmıştır. Birleştirme ağı SIGG17 ve ICCP19 veri kümeleri kullanılarak eğitilmiş ve test edilmiştir. Önerilen yöntemin ürettiği YDA görüntüler alanda iyi bilinen bir yöntemin ürettiği YDA görüntüler ile nicelik ve nitelik bakımından mukayese edilmiştir. Nicel değerlendirmeler için PSNR, SSIM metrikleri kullanılmış ve iyi bilinen yönteme göre daha başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Nitel kıyaslama için önerilen yöntemin görsel sonuçları, hayalet etkisini daha iyi gidererek hedef görüntüye yakın sonuçlar ürettiği gözlemlenmiştir. |
URI: | http://hdl.handle.net/11513/3953 |
Koleksiyonlarda Görünür: | Fen Bilimleri Enstitüsü |
Bu öğenin dosyaları:
Dosya | Açıklama | Boyut | Biçim | |
---|---|---|---|---|
Y.L Tezi (Mustafa Demirbilek).pdf | 2 MB | Adobe PDF | Göster/Aç |
DSpace'deki bütün öğeler, aksi belirtilmedikçe, tüm hakları saklı tutulmak şartıyla telif hakkı ile korunmaktadır.