Görüntüleme
8
İndirme
4
Aynı sahneye ait iki ya da daha fazla düşük dinamik alana (LDR) sahip görüntülerden yüksek dinamik alana (HDR) sahip tek bir görüntü elde etme yöntemlerine çoklu-pozlamalı görüntü birleştirme (MEF) denir. Bu çalışmada MEF için derin öğrenme (DL) modellerinden evrişimli sinir ağı (CNN) kullanan yeni bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntemde ilk adımda CNN modeli kullanılarak kaynak görüntülerden birleştirme haritası (fmap) elde edilmiştir. Birleştirilmiş görüntülerde testere-dişi etkisini ortadan kaldırmak için fmap üzerinde ağırlıklandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Daha sonra ağırlıklandırılmış fmap kullanılarak her tarafı iyi pozlanmış birleştirilmiş görüntüler oluşturulmuştur. Önerilen yöntem literatürde yaygın olarak kullanılan MEF veri setlerine uygulanmış ve elde edilen birleştirilmiş görüntüler kalite metrikleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Önerilen yöntem ve diğer iyi bilinen görüntü birleştirme yöntemleri, görsel ve niceliksel değerlendirme açısından karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, geliştirilen tekniğin uygulanabilirliğini göstermektedir.
The methods of obtaining a single image with a high dynamic area (HDR) from images with two or more low dynamic spaces (LDR) of the same scene are called multi-posmable image combination (MEF). This study proposed a new method using the evolutionary nervous network (CNN) from the deep learning (DL) models for MEF. In the proposed method in the first step, a combination map (fmap) from the source images was obtained using the CNN model. The weighting process on fmap has been carried out in combined images to eliminate the testere-bone effect. Then we created well exposed combined images on all sides using the weighted fmap. The recommended method was evaluated using quality metrics of the combined images applied and obtained to the MEF data sets that are widely used in literature. The recommended method and other well-known methods of image combination are compared in terms of visual and quantitative assessment. The results obtained indicate the applicability of the developed technique.
Alan : Mimarlık, Planlama ve Tasarım; Mühendislik
Dergi Türü : Uluslararası
Makale Detay 
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Alıntı Yap
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
