Visual similarity for HDR images with applications to tone mapping

İmgeler arası görsel benzerlik birçok bilgisayarlı görme uygulaması için yüksek öneme sahiptir. Bu konu üzerine şimdiye kadar yapılan çalışmalar düşük dinamik aralıklı imgelerle sınırlı kalmıştır. Ancak, günümüzde yüksek dinamik aralıklı (YDA) görüntülemeye ilgi her geçen gün artmaktadır. Bu tezde, YDA imgeleri arasındaki görsel benzerliğe deneysel bir yaklaşımla ışık tutulması hedeflenmiştir. Bu amaçla, kullanıcıların YDA imgelerin benzerliklerini değerlendirmelerine olanak veren web tabanlı bir deney arayüzü oluşturulmuş ve internet üzerinden ulaşılan yüksek sayıda kullanıcıdan veri toplanmıştır. Toplanan veriyle bir grup imge özniteliğinin kullanıcı verisiyle korelasyonu değerlendirilmiştir. Bu özniteliklerin lineer kombinasyonuyla birleşik bir öznitelik tanımlanmış ve bu özniteliğin katsayıları metrik öğrenme ile belirlenmiştir. Bu öğrenilmiş birleşik özniteliğin diğer özniteliklere nazaran kullanıcı verisiyle korelasyonunun daha yüksek olduğu gözlemlenmiştir. Tekil öznitelikler arasında derin öğrenmeden elde edilen özniteliklerin kullanıcı verisiyle diğerlerinden daha iyi korale etmesi, yüksek seviye özniteliklerin düşük seviye özniteliklere göre daha başarılı olmasını desteklemektedir. Elde edilen benzerlik özniteliği ile, stil bazlı ton eşlemesi algoritması geliştirilmiştir. Bu ton eşleme algoritmasıyla yaratılan stilin imgeler arası benzerlik kullanılarak başarılı bir şekilde YDA imgelere uygulandığı gösterilmiştir.