Geri Dön

Dikkat mekanizmalı oto-kodlayıcılar ve uyarlanabilir görüntü füzyonuna dayalı EDOF yaklaşımı

An EDOF approach based on attention-mechanism autoencoders and adaptive image fusion

PDF İndir

  1. Tez No: 1002913
  2. Yazar: SİBEL DANIŞMAZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HÜLYA DOĞAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Sınırlı odaklama derinliği, mikroskobik sistemlerde numunenin tamamının aynı anda net biçimde görüntülenememesi durumudur. Bu çalışmada, söz konusu sınırlamayı aşmak için farklı odak düzlemlerine sahip birden çok görüntünün birleştirilerek tümüyle odaklı tek bir görüntü elde edilmesini sağlayan Genişletilmiş Odaklama Derinliği (Extended Depth of Focus-EDOF) yaklaşımı önerilmektedir. Önerilen yaklaşım iki aşamalı derin öğrenme mimarisine dayanmaktadır. İlk aşamada, odakla ilişkili yapısal ve bağlamsal özellikler bir kodlayıcı model aracılığıyla hiyerarşik olarak çıkarılmakta; ikinci aşamada ise bu özellikler, uyarlanabilir bir füzyon stratejisi ile bütünleştirilerek yapısal bütünlüğü koruyan ve keskin ayrıntılar sunan tümüyle odaklı görüntüler üretilmektedir. Yaklaşım ayrıca Kanal Dikkat (Channel Attention) ve Uzamsal Dikkat (Spatial Attention) mekanizmalarını entegre ederek hem küresel özellik seçimini hem de yerel odak iyileştirmesini güçlendirmektedir. Gerçekleştirilen kapsamlı deneyler, önerilen yaklaşımın mevcut yöntemlerle karşılaştırıldığında daha elverişli sonuçlar ürettiğini, EDOF tekniklerinin temel sınırlamalarını belirli ölçüde azaltabildiğini ve uyarlanabilir, yüksek performanslı bir odak füzyon çözümü sunduğunu göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Limited depth of focus refers to the inability of microscopic systems to capture the entire specimen in sharp detail within a single image. In this study, an Extended Depth of Focus approach is proposed to overcome this limitation by synthesizing a fully focused image from multiple images acquired at different focal planes. The proposed method is based on a two-stage deep learning architecture. In the first stage, structural and contextual features associated with focus are hierarchically extracted through an encoder network. In the second stage, these features are integrated using an adaptive fusion strategy, producing fully focused images that preserve structural integrity and exhibit sharp details. Moreover, the approach incorporates Channel Attention and Spatial Attention mechanisms to enhance both global feature selection and local focus refinement. Comprehensive experiments demonstrate that, compared with existing methods, the proposed approach yields more favorable results, mitigates the fundamental limitations of EDOF techniques to a certain extent, and provides an adaptive, high-performance focus- fusion solution.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    1017757

    Generative modeling of strong ground motion records using attention-based variational autoencoders

    Dikkat tabanlı varyasyonel otokodlayıcılar kullanılarak güçlü yer hareketi kayıtlarının üretici modellemesi

    NEVİN ŞEHBAL HEKİMOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Mühendislik BilimleriOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Modelleme ve Simülasyon Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERDEM AKAGÜNDÜZ

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SALİH TİLEYLİOĞLU

  2. Tez No

    714508

    Reinforcement learning in fighting games

    Dövüş oyunlarında pekiştirmeli öğrenme

    MUHAMMET SADIK UĞURSOY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Oyun ve Etkileşim Teknolojileri Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    DOÇ. DR. SANEM SARIEL UZER

  3. Tez No

    867050

    Assessment of the effects of melatonin on the funtional deficits induced by cellular stress in obese donor derived mesenchymal STEM cells

    Melatonin'in obez donor mezenkimal kök hücrelerinde hücresel strese bağlı olarak oluşan fonksiyon bozuklukları üzerindeki etkilerinin değerlendirilmesi

    ECE GİZEM POLAT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    BiyolojiHacettepe Üniversitesi

    Kök Hücre Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATİMA SUSANNA FAUSTINA AERTS KAYA

  4. Tez No

    397871

    Buji ateşlemeli motorlarda çevrim atlatma yönteminin kısmi yüklerde incelenmesi

    Skip cycle method investigation at part load conditions of spark ignition engines

    BARIŞ DOĞRU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. OSMAN AKIN KUTLAR

  5. Tez No

    313609

    Real-time stereo to multi-view video conversion

    Gerçek zamanlı stereodan çoklu-görüntülü videoya dönüşüm

    CEVAHİR ÇIĞLA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. A. AYDIN ALATAN

Geri Dön