Kızılötesi Görüntü ve Görünür Görüntü Füzyon Metotlarının Karşılaştırılması

Abstract

Kızılötesi görüntüleme sistemleri, farklı hava koşullarında iyi görüntüleme yapabilme kabiliyetine sahiptirler ve termal farka dayalı olarak hedefleri arka planlarından ayırt edebilmektedirler. Görünür görüntüleme sistemleri ise, insan görsel sistemine uygun olarak yüksek çözünürlük ve doku ayrıntıları sağlayabilmektedirler. Bu nedenle, termal radyasyon ve ayrıntılı doku bilgisi avantajlarının birleştirilmesi istenir. Bu tez çalışmasında kızılötesi ve görünür görüntü füzyonunun ana uygulamalarına ve kullanılan metotların tümüne genel bir bakış sunularak seçilen metotlar karşılaştırılmıştır. Karşılaştırılan görüntü füzyon metotları olarak: Ayrık sabit dalgacık dönüşümü (DSWT), Seyrek gösterim (SR), Temel bileşen analizi (PCA), Belirginlik temelli metot, Hibrit metot (Curvelet dönüşümü ve Seyrek gösterim) ve Kızılötesi özellik çıkarma ve görsel bilgi koruması metotları seçilmiştir. Ardından, füzyon performansını kıyaslayan kalite değerlendirme ölçütleri detaylı olarak ele alınmıştır. Karşılaştırma yapmak için seçilen 6 metot ve 9 değerlendirme ölçütü uygulamalı olarak MATLAB™ ortamında simüle edilerek karşılaştırılmıştır. Görsel kalite değerlendirme ölçüt sonuçlarına göre: DSWT metodu düşük parlaklık sonucu vermiştir. Seyrek gösterim metodu birleşmiş görüntüde bozulmalara sebep olmuştur. PCA metodu parlaklık olarak en iyi sonucu vermiştir. Belirginlik temelli metot 3 kaynak görüntü setinde en iyi görsel sonuçları vermiştir. Hibrit metot birleşmiş görüntüye kızılötesi görüntü bilgilerini fazla aktardığından, görsel detay bilgilerini bozmuştur. IR özellik çıkarma metodu sadece kızılötesi özelliğe odaklandığından diğer görsel bilgilere yoğunlaşmadan ortalama bir sonuç vermiştir. Nesnel kalite değerlendirme ölçüt sonuçlarına göre: kullanılan 12 çift kaynak görüntü setinden 3'ünde DSWT metodu, 3'ünde seyrek gösterim metodu, 6'sında ise PCA metodu üstün gelerek en iyi nesnel sonucu veren metotlar olmuştur.

Infrared imaging can provide high-quality images for different conditions and can distinguish targets from their backgrounds based on thermal difference. Visible imaging can provide high-resolution and texture details in accordance with the human visual system. Therefore, it is desirable to fuse advantages of thermal radiation and detailed tissue information. In this thesis, an overview of the main applications of infrared and visible image fusion and all methods used is presented and selected methods are compared. As image fusion methods: DSWT, SR, PCA, Saliency Based, Hybrid (Curvelet and SR) and Infrared Feature Extraction methods have been selected. Then, the quality evaluation metrics that compare the fusion performance of each metric have been discussed in detail. For comparison, 6 methods and 9 evaluation metrics have been used practically by simulating in MATLAB™. According to results of visual quality evaluation criterions: DSWT method gave the lowest result in terms of brightness. The SR method has caused distortions for fused image. The PCA method gave the highest result in terms of brightness. Saliency-based method gave the best visual results for 3 source image sets. Since hybrid method over-transfers infrared image information to the fused image, visual detail information is distorted. Since infrared feature extraction method focused only on infrared feature, it gave an average result without concentrating on other visual information. According to results of objective quality evaluation metrics: DSWT and SR were superior in 3 of 12 pairs source image sets. PCA was superior in other 6 of 12 pairs source image sets.