Visible and infrared image fusion using encoder-decoder neural network

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, ELEKTRİK VE ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2021

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: FERHAT CAN ATAMAN

Danışman: GÖZDE AKAR

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

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.