Yazar "Abas, Asan İhsan" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • Küçük Resim
    Öğe
    Çok spektrallı görüntü füzyonu
    (Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2011-07-01) Abas, Asan İhsan; Kahramanlı, Şirzat
    Büyük bir hızla gelişmekte ve yeni uygulama alanları bulmakta olan uydu teknolojisi sonucunda farklı çoklu-algılayıcı sistemler ve farklı çoklu-çözünürlüğe sahip görüntü verileri kullanılmaktadır. Görüntü füzyon teknolojisi, uydu verilerinin en iyi özelliklerini (hem uzaysal, hem de spektral) içerecek şekilde tek bir görüntü verisi haline getirilmesini sağlar. Bu tez çalışmasında üzerinde yapılan iki farklı kaynak görüntüsü birleştirilmesi için çeşitli füzyon yöntemleri kullanılmıştır (Brovey dönüşümü, IHS dönüşümü, TBD dönüşümü, Dalgacık dönüşümü) ve elde edilen sonuçlar belli kriterlere göre değerlendirmesi yapılmıştır. Bu tezin diğer bir katkısı ise elde edilen görüntü sonuçlarının, maksimum uzaysal çözünürlüğüne ve iyi korunmuş kalite spektral bilgisine sahip olması için yeni bir yöntem kullanılmıştır (ridgelet dönüşümü). Aynı zamanda bu yöntemin algoritması geliştirilmiştir.
  • Küçük Resim
    Öğe
    Metasezgisel algoritmalar ve derin öğrenme kullanılarak çok kaynaklı görüntü füzyonu
    (Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2023) Abas, Asan İhsan; Baykan, Nurdan
    Yapay zekâ ve teknolojinin gelişimiyle birlikte günümüzde askeri, tıp, uzaktan algılama, yeraltı kaynakların bulunması, hedef izleme, mikroskobik görüntüleme ve güvenlik uygulamaları gibi farklı alanlarda net ve daha detaylı görüntülere ihtiyaç duyulmaktadır. Ancak bazen tek bir sensörden gelen görüntüler analiz için yeterli değildir ve görüntülerdeki özelliklerin tespit edilmesi mümkün olamamaktadır. Bu nedenle aynı anda farklı sensörlerden alınan ve farklı özellikteki görüntülerin birlikte kullanılması gerekmektedir. Bu amaçla, görüntü füzyonu (birleştirme) büyük bir önem kazanmaktadır. Görüntü füzyon işlemi sonunda elde edilen görüntünün daha anlamlı ve net bilgiler içermesi amaçlanmaktadır. Başarılı bir görüntü füzyon yönteminden beklenen özellikler, kaynak görüntülerin en baskın ve ayırt edici bilgilerini koruması ve füzyon işlemlerinde meydana gelebilen hatalardan ve bozulmalardan etkilenmemesidir. Bu tez çalışmasında metasezgisel algoritmalar ve derin öğrenme algoritmaları ile Çok Ölçekli Dönüşüm (ÇÖD) yöntemleri hibrit kullanılarak yeni füzyon yöntemleri önerilmiştir. Hibrit yöntemlerin geliştirilmesinde literatürde en çok kullanılan çok ölçekli Laplasyan Piramit (LP), Curvelet (CvT) ve Alt-Örneklenmemiş Shearlet Dönüşümü frekans uzayı yöntemleri kullanılmıştır. Metasezgisel algoritmalara dayalı hibrit görüntü füzyon yöntemi için Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) veya Yarasa Algoritması (YA) ile frekans uzayındaki füzyon işlemindeki optimal en iyi katsayı değerleri seçilmiş ve daha sonra bu değerler düşük frekans katsayıları ile iki görüntüyü birleştirmek için kullanılmıştır. Derin öğrenme algoritmasına dayalı görüntü füzyonu için de, ÇÖD yöntemleri ile Siyam Evrişimsel Sinir Ağı'nı (SESA) birleştiren bir hibrit yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntemde çok ölçekli dönüşümde kullanılan ağırlık haritasını elde etmek için Evrişimsel sinir ağına (ESA) dayalı yeni bir görüntü birleştirme algoritması önerilmiştir. Daha sonra bu ağırlık haritası görüntü füzyonu için kullanılmıştır. Tez kapsamında önerilen hibrit yöntemlerin hepsi uzaktan algılama, çok odaklı ve tıbbi görüntü veri seti olmak üzere üç ayrı veri setinde test edilmiştir. Tıbbi görüntülerde spektral (Pozitron Emisyon Tomografisi-PET) ve anatomik (Manyetik Rezonans-MR) detayları kaybetmeden tek bir birleşik görüntü için en iyi görsel ve yüksek detaylara sahip füzyon görüntüsü elde edilmeye çalışılmıştır. Uzaktan algılama görüntülerinde ise yüksek çözünürlüklü Pankromatik (PAN) görüntünün uzamsal bilgilerinin MultiSpektral (MS) görüntüye aktarılması sağlanmış ve düşük çözünürlüklü MS görüntüden gelen renk bilgilerinin korunması amaçlanmıştır. Çok odaklı görüntülerde ise, iki görüntüden (Odak1 ve Odak2) gelen önemli bilgilerin tek bir görüntüde birleştirilerek birden fazla odaklanmış nesne elde edilmesi amaçlanmıştır. Tez çalışmasında önerilen yöntemler ile elde edilen füzyon görüntüye maksimum oranda anlamlı bilginin kaynak görüntülerden taşınması sağlanarak füzyon görüntüsünün kalitesi arttırılmış ve literatüre göre daha iyi sonuçlar elde edilmiştir. Karşılaştırma için Korelasyon Katsayısı (KK), Ortalama Karesel Hatanın Karekökü (OKHK), Entropi, Yapısal Benzerlik İndeksi (YBİ), Gürültü Oranı (GO), Objektif Kenar Tabanlı Ölçü (OKTÖ), Füzyon Faktör (FF), Standart Sapma (SS) ve Peilla ölçütleri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar ÇÖD yöntemleri ile hem metasezgisel algoritmalar hem de ESA tabanlı önerilen hibrit füzyon yöntemlerinin yüksek başarı verdiğini ve farklı özelliklerdeki görüntülerde kullanılabileceğini göstermiştir.