Evrişimli sinir ağı kullanarak çoklu-pozlamalı görüntü birleştirme

Aynı sahneye ait iki ya da daha fazla düşük dinamik alana (LDR) sahip görüntülerden yüksek (HDR) tek bir görüntü elde etme yöntemlerine çoklu-pozlamalı birleştirme (MEF) denir. Bu çalışmada MEF için derin öğrenme (DL) modellerinden evrişimli sinir ağı (CNN) kullanan yeni yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntemde ilk adımda CNN modeli kullanılarak kaynak haritası (fmap) edilmiştir. Birleştirilmiş görüntülerde testere-dişi etkisini ortadan kaldırmak fmap üzerinde ağırlıklandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Daha sonra ağırlıklandırılmış her tarafı iyi pozlanmış birleştirilmiş görüntüler oluşturulmuştur. literatürde yaygın olarak kullanılan veri setlerine uygulanmış ve edilen kalite metrikleri değerlendirilmiştir. diğer bilinen yöntemleri, görsel niceliksel değerlendirme açısından karşılaştırılmıştır. Elde sonuçlar, geliştirilen tekniğin uygulanabilirliğini göstermektedir.