Geri Dön

Snapshot hyperspectral imaging using generalized diffractive lens designs and deep-learning

Genelleştirilmiş difraktif lens tasarımları ve derin öğrenme ile anlık hiperspektral görüntüleme

  1. Tez No: 1009031
  2. Yazar: SÜLEYMAN AYAZGÖK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SEVİNÇ FİGEN ÖKTEM SEVEN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Görüntü geriçatımı, Hiperspektral görüntüleme, Appearance reconstruction, Hyperspectral imaging
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Spektral görüntüleme, uzaktan algılama, tıbbi teşhis, biyomedikal mühendislik, arkeoloji ve sanat eserlerinin korunması ile gıda denetimi gibi birçok alanda geniş uygulama alanına sahip temel bir teşhis aracıdır. Bu görüntüleme tekniği, uzamsal bilgiyi dalga boyuna göre temsil eden üç boyutlu (3B) bir spektral veri küpü elde etmeyi sağlar. Modern hiperspektral görüntüleme tekniklerinde, uzamsal ve spektral bilgiyi aynı anda kodlayabilen difraktif merceklere giderek daha fazla yer verilmekte, böylece geleneksel yöntemlere kıyasla çok daha az ölçümle 3B spektral küp geriçatılabilmektedir. Özellikle, anlık hiperspektral görüntüleme tekniklerinde, tüm spektral küp tek bir pozlamayla elde edilmektedir. Fresnel mercekler ve foton elekleri gibi difraktif lens, dalga boyuna duyarlı özelliklerinden ötürü bu sistemlerde yaygın şekilde kullanılmaktadır. Ancak, geleneksel difraktif mercek tasarımları tek bir dalga boyunda çalışmak üzere geliştirilmiştir; bu durum geniş spektral bantlarda performanslarını sınırlandırır. Bu tezde, geniş bir dalga boyu aralığındaki ışınımı aynı düzleme odaklayabilen ve dalga boyuna göre değişen tepkiler üretebilen yenilikçi genelleştirilmiş difraktif mercekler tasarlanmaktadır. Bu mercekler, anlık hiperspektral görüntüleme düzeneklerine entegre edilerek, 3B spektral veri kübünün tek bir ölçüm kullanılarak geri çatılması hedeflenmektedir. Bu geri çatma probleminin eksik ve iğreti tanımlı doğasına çözüm getirmek amacıyla, model tabanlı veri tutarlılığını derin öğrenme önselleriyle birleştiren yöntemler geliştirilmektedir. Önerilen hiperspektral görüntüleme çerçevesi mevcut yöntemlerle kapsamlı şekilde karşılaştırılmakta ve anlık spektral görüntüleme için daha verimli, kompakt ve yüksek doğruluklu çözüm sunma potansiyeli ortaya konmaktadır.

Özet (Çeviri)

Spectral imaging is a fundamental diagnostic technique with broad applications in remote sensing, medical diagnosis, biomedical engineering, archaeology and art conservation, and food inspection. It captures a three-dimensional (3D) spectral data cube, representing spatial information as a function of wavelength. Modern hyperspectral imaging techniques increasingly utilize diffractive lenses to simultaneously encode spatial and spectral content, enabling the reconstruction of the spectral cube from significantly fewer measurements compared to conventional methods. In particular, snapshot hyperspectral imaging techniques reconstruct the entire spectral cube from a single measurement. Diffractive lenses such as Fresnel zone plates and photon sieves have been widely employed in these systems due to their wavelength-dependent behavior. However, traditional diffractive lens designs are typically optimized for a single wavelength, limiting their performance in broadband spectral applications. We propose novel generalized diffractive lens designs that focus a wide range of wavelengths onto a common focal plane while providing wavelength-specific focusing behaviors. We then use these diffractive lenses in a snapshot hyperspectral imaging setting, with the goal of reconstructing the 3D spectral data cube from a single exposure. To address the associated ill-posed inverse problem for this reconstruction task, we develop deep learning-based approaches that integrate model-based data consistency with deep priors. The proposed hyperspectral imaging framework is comprehensively evaluated against existing methods, demonstrating its potential to provide more efficient, compact, and accurate solutions for snapshot spectral imaging.

Benzer Tezler

  1. SNaPshot Minisekanslama Tekniği kullanılarak mitokondriyal DNA'da SNP lokuslarının analizi

    SNP locus analysis in mitochondrial DNA Using SNaPshot Minisequencing Technique

    DORUK ARGAÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Genetikİstanbul Üniversitesi

    Fen Bilimleri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HAVVA ALTUNÇUL

  2. Snapshot photography and photographic representation in the Ottoman Empire: The Servet-i Fünun example

    Enstantane fotoğrafları ve Osmanlı İmparatorluğu'nda fotoğrafik temsil: Servet-i Fünun örneği

    ERKİN CEMHAN PEHLİVAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    TarihBoğaziçi Üniversitesi

    Yakınçağ Tarihi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ABDULLAH AHMET ERSOY

  3. A Snapshot of the country of Kafirni through the surveys of 1845

    1845 tahrirlerinden Kafirni kazasının bir resmi

    SAFA SARAÇOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    EkonomiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Ekonomi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HURİCİHAN İSLAMOĞLU

  4. Linear prediction for single snapshot multiple target Doppler estimation under possibly moving radar clutter

    Doğrusal öngörünün tek gözlem ve hareketli olabilen radar kargaşası altında birden fazla hedefin doppler kestirimi için kullanılması

    BAHA BARAN ÖZTAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. YALÇIN TANIK

  5. Direction finding with a uniform circular array via single snapshot processing

    düzgün dairesel dizgiden tek gözlem kullanarak yön bulma

    ARZU KOÇ TUNCAY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1996

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YALÇIN TANIK