Master'sOpen Access

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

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