Fusion of Multi-Focus Images using Jellyfish Search Optimizer

Authors : Fatma ÇITIL, Rifat KURBAN, Ali DURMUŞ, Ercan KARAKÖSE

Pages : 147-155

Doi:10.31590/ejosat.1136956

View : 19 | Download : 11

Publication Date : 2022-07-15

Article Type : Research Paper

Abstract :Bir sahnenin görüntüsü çekilirken lens belirli bir mesafede bulunan nesnelere odaklanır ve diğer uzaklıkta bulunan nesneler ise bulanık olur. Buna sınırlı alan derinliği problem adı verilir. Çok-odaklı görüntü birleştirme yöntemi bu problemi çözmek için kullanılan bir yöntemdir. Çok-odaklı görüntü birleştirme yöntemi kullanılarak sahnenin tamamının net görüntüsü elde edilir. Bu yöntem için farklı odaklarda çekilmiş en az iki görüntü birleştirilir. Çok-odaklı görüntü birleştirme için klasik görüntü birleştirme yöntemlerine ek olarak çeşitli algoritmalar geliştirilmiştir. Çok-odaklı görüntü birleştirme için piksel düzeyinde blok tabanlı yöntemler yaygın olarak kullanılır. Kullanılabilecek blok boyutu birleştirme performansını önemli ölçüde etkileyen bir faktördür. Dolayısıyla blok boyutunun optimize edilmesi gerekmektedir. Bu makalede, deniz anası arama (JSA) optimizasyon algoritması kullanılarak kaynak görüntülerden daha net görüntü bloklarının optimal seçimine dayanan, blok tabanlı çok-odaklı görüntü birleştirme yöntemi önerilmiştir. Geleneksel görüntü birleştirme yöntemlerinden olan DWTPCA, DCHWT, APCA, PCA, SWTDWT ve SWT metotları ile metasezgisel yöntemlerden olan yapay arı kolonisi (ABC) ve JSA sonuçları kıyaslanmıştır. Ayrıca JSA metodunun hem görsel hem de nicel olarak karşılaştırıldığında diğer yöntemlerden daha iyi performansa sahip olduğunu belirlenmiştir.
Keywords : Görüntü Birleştirme, Sınırlı alan derinliği artırma, Deniz anası arama optimizasyon algoritması