Sürü iha görüntülerinin birleştirilmesinde paralel optimizasyon algoritmalrı

Savunma sanayiinde ve sivil uygulamalarda İnsansız Hava Araçlarının (İHA) kullanımı, özellikle sürü İHA sistemlerinin gelişimi ile birlikte, görüntü mozaikleme ihtiyacını artırmıştır. Çalışmada, görüntülerin örtüşen bölgelerindeki benzerlik seviyesini ölçmek için Ortalama Kare Hata (MSE) ve Normalize Çapraz Korelasyon (NCC) amaç fonksiyonları olarak kullanılmıştır. Tezin ana katkısı, çoklu görüntülerin eşzamanlı birleştirilmesi problemine yöneliktir. Bu problem, her görüntü çifti için ayrı ve bağımsız bir arama uzayı gerektiren çoklu amaç (multi-objective) karakteristiği gösterir. Bu zorluğun üstesinden gelmek için, klasik algoritmaların çok sürülü versiyonları olan Çok Kovanlı Yapay Arı Koloni (MH-ABC) ve Çok Kavimli Yapay Çekirge Sürü (MT-ALSO) algoritmaları önerilmiş ve geliştirilmiştir. Önerilen çok sürülü algoritmalar, bir drone ile çekilmiş 9 adet gerçek ayçiçeği tarlası görüntüsünden oluşan karmaşık bir probleme uygulanmıştır. Elde edilen bulgular, MH-ABC ve MT-ALSO algoritmalarının, çoklu ve paralel arama uzaylarına sahip bu tür karmaşık görüntü birleştirme problemlerini çözmede uygulanabilir ve etkili olduğunu kanıtlamış, parçalı görüntüleri başarıyla bir araya getirerek bütünleşik bir mozaik oluşturmuştur.