Visual similarity for HDR images with applications to tone mapping
YDA imgelerde görsel benzerlik ve ton eşlemeye uygulamaları
- Tez No: 1000277
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET OĞUZ AKYÜZ, PROF. DR. ZEHRA SİBEL TARI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Bilgisayarla görme, Sayısal görüntü işleme, Computer vision, Digital image processing
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
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.
Özet (Çeviri)
Assessing visual similarity between images is important for many computer vision applications. So far, investigations on visual similarity have been confined to low dynamic range images. However, recently, there is a growing interest to high dynamic range (HDR) imaging. In this thesis, the aim is to shed light on visual image similarity for HDR images by following an experimental approach. To this end, a user experiment is conducted through a novel web-based interface, in which the participants assess the pairwise similarity of HDR images. The data collected through this experiment is used to evaluate a set of image features with respect to their correlations with the participants responses. A combined feature as a linear combination of individual features is defined, and its coefficients are learned using metric learning. The learned combined feature as compared to individual features correlated better with the participants' responses. Among individual features, deep learning features are found to correlate better than others, supporting that higher level features are better than lower level ones. Using the learned similarity, i.e. combined feature, a style-based tone mapping algorithm is proposed that successfully imparts a user-defined style to various HDR images determined to be similar with respect to the proposed metric.
Benzer Tezler
- Yüksek dinamik aralıklı görüntüleme için sıkıştırılmış pozlama dizileri
Compressed exposure sequences for HDR imaging
SELİN SEKMEN OKUYAN
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET OĞUZ AKYÜZ
- Geleneksel yazmacılık teknikleri ile özgün baskı tasarımları (Ağaç baskı)
Traditional techniques of printing and original printing design (Wooden print)
GÜLTEN ÇATALKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
El SanatlarıGazi ÜniversitesiGeleneksel Türk El Sanatları Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. H. SERPİL ORTAÇ
- Immobilization of bacteriorhodopsin on synthetic membranes
Bacteriorhodopsinin sentetik bir zara tutturulması
VEDAT SEDİROĞLU
- Acil serviste komplike olmayan hipertansif hastalarda kaptopril, furosemid ve lorazepamın etkinliklerinin karşılaştırılması
Comparison of the efficacy of captopril, furosemide and lorazepam on uncomplicated hypertensive patients in the emergency clinic.
AHMET UZUN
- Learning visual similarity for image retrieval with global descriptors and capsule networks
Küresel tanımlayıcılar ve kapsül ağları ile görüntü erişimi için görsel benzerlikleri öğrenme
DUYGU DURMUŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR GÜDÜKBAY
PROF. DR. ÖZGÜR ULUSOY