Multi-exposure image fusion with edge preserving smoothing filter

Bu yüksek lisans tezi, görüntü işleme ve derin öğrenme teknikleri. CNN kullanarak görüntü kenarı yumuşatma sisteminin geliştirilmesi yapay arı kolonisi optimizasyonu görevi sıcak takipte, özel dikkat gösteriliyor. görüntünün tüm kenarlarının yumuşatılması. Meta boyuta olan yüksek eğilimi göz önüne alındığında, koruma oranlarında ciddi düşüşler ve görüntüdeki yüksek kenarlar arası değişkenlik görünümün yanı sıra hekimin uygun şekilde gürültüden arındırma eğitimi konusunda güçlü bir gereklilik bir görüntü göz korkutucu bir görev olarak kabul edilebilir. Bu araştırma tezinin amacı, derin bir segmentasyonu için çoklu pozlama görüntü füzyonu için öğrenme ve görüntü işleme boru hattı Derin öğrenme ve görüntülemede hibrit tekniklerle bir görüntüde kenarlar. Edebiyat farklı görüntüleme modeli mimarileri ile farklı makalelerin gözden geçirilmesi gerçekleştirilmiştir. CNN görev için özel model oluşturulmuş ve derin öğrenme tekniği (CNN) kullanılmıştır. hibrit görüntü işleme tekniklerinin farklı ince ayar seviyeleri. Yüksek kenar için tarama Kenarları yüksek doğrulukta tanımlamak için filtre tartışma konusu olmuştur. Mevcut tartışmada, Önerilen yumuşatma prosedürü, olası ön tarama dahil olmak üzere kemik yoğunluğuna dayalıdır Yapay Arı Kolonisi (ABC) optimizasyonunu kullanan teknikler. Yeni tahminin geliştirilmesi modeller ve otomatik yumuşatma, gelecekte genel tarama programlarına katkıda bulunabilir. Özel derin öğrenme model mimarileri, farklı derinlikleri temsil edecek şekilde tasarlanmıştır. NS Bunun arkasındaki fikir, artan temsil kapasitesinin sonuçlara etkisini analiz etmek ve bir görüntüdeki tüm kenarlar için görselleştirmeler. Ek olarak, derin öğrenme CNN modeli oluşturuldu. geleneksel otomatik görüntü işleme yaklaşımını temsil eder. Görüntü işleme kullanılmıştır örneğin görüntü alanının segmentasyonunda iyi sonuçlar veren görüntülerin bazı kenarları Göz önünde bulundurulan görüntü yumuşatma alanlarının yapısı ve segmentasyonu. Çalışma ayrıca düşük eğitim hızı gibi pratik derin öğrenme zorluklarına çözümler bulmaya çalışır ve kesinlikle% 97.59 doğrulukla şeffaflık eksikliği. Görüntüleme ve derin öğrenme MATLAB kullanılarak mevcut paralellikten yararlanmak için boru hatları optimize edilmiştir göz önünde bulundurulan birden fazla araçla programlama dili.