Visible and infrared image fusion using encoder-decoder neural network
2021
0 views
0 downloads
Advisor: Prof. Dr. Gözde Akar
Abstract (TR)
Görüntü füzyonunun amacı kaynak olarak kullanılan görüntülerdeki bütün önemli bilgilerin tek bir görüntüde toplanması işlemidir. Data boyutu azalırken, üretilen füzyon görüntüsü yüksek uzamsal ve spektral çözünürlüğü sahip olur. Bu görüntü daha bilgi verici ve eksiksiz bilgileri içerir. Bu çalışmada literatürde en iyi olan methodları inceledik ve derin öğrenme tabanlı orjinal bir çözün sunduk. Ayrıca, füzyon kalite ölçümü için kullanılan metrikler analiz edildi. Sunduğumuz modelin eğitim aşamasına füzyon kalite metriklerini dahil ettik. Nitelikli ve nicelikli analizler TNO ve VIFB veri kümelerinde uygunlanmıştır. Sunulan yöntem literatürdeki en iyi metotlar ile karşılaştırılmıştır ve detaylı deneyler yapılmıştır. Derin öğrenme tabanlı yöntemler arasında en iyi sonucu vermektedir. Proje kodları şu linkte bulunabilir https://github.com/ferhatcan/pyFusionSR.
Author
Dr. Ferhat Can Ataman
Institution
How to Cite
Ferhat Can Ataman (Yüksek Lisans Tezi). Visible and infrared image fusion using encoder-decoder neural network, 2021, Middle East Technical University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Middle East Technical University
- An R&D roadmap for Turkish defense industry(2020)
- Anticipation in collective motion of robot swarms(2021)
- Statehood struggle within the context of a protracted conflict; political economy of the Turkish Cypriot case(2021)
- Synthesis of spiro-pyrrolopyridazines(2021)
- Geochemical modeling of NCG injection in a geothermal well using doublet well model(2021)
- Sorting nexin 3 (SNX3) is an immediate and sustained target of EFG stimulation in EGFR positive breast cells(2021)
