Referans görüntü tabanlı iç tasarım eskiz renklendirme için derin öğrenme yaklaşımı
Deep learning approach for reference image-based interior sketch colorization
- Tez No: 1022176
- Danışmanlar: PROF. DR. BURHAN ERGEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Referans rehberli eskiz renklendirme, yapısal bilgilerin korunması ve referans görüntüden elde edilen renk ile stil özelliklerinin doğru şekilde aktarılması gerekliliği nedeniyle görüntü sentezleme alanındaki önemli araştırma problemlerinden biridir. Özellikle iç mekan görüntülerinde bulunan karmaşık nesne ilişkileri ve geniş yüzey alanları, bu problemi daha da zorlaştırmaktadır. Bu tezde, iç mekan eskizlerinin renklendirilmesi amacıyla çok seviyeli dikkat mekanizmalarına dayalı generatif bir model önerilmiştir. Önerilen sistemde, eskiz ve referans görüntülerinden ayrı EfficientNet-B1 tabanlı encoder ağları kullanılarak çok seviyeli özellikler çıkarılmaktadır. Elde edilen özellikler dikkat tabanlı füzyon mekanizmalarıyla birleştirilmekte ve U-Net tabanlı bir decoder aracılığıyla renklendirilmiş görüntü üretilmektedir. Modelin eğitiminde adversarial, rekonstrüksiyon ve algısal kayıp bileşenlerinden oluşan birleşik bir kayıp fonksiyonu kullanılmıştır. Deneysel çalışmalar, interior_style_dataset veri kümesinden oluşturulan 7000'den fazla iç mekan görüntüsü üzerinde gerçekleştirilmiştir. Model performansı PSNR, SSIM, LPIPS ve FID metrikleri ile değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, önerilen yaklaşımın yapısal bütünlüğü korurken referans görüntüden renk ve stil aktarımını başarılı şekilde gerçekleştirebildiğini göstermektedir. Ayrıca görsel değerlendirmeler, modelin farklı iç mekan türlerinde tutarlı ve gerçekçi sonuçlar üretebildiğini ortaya koymuştur.
Özet (Çeviri)
Reference-based sketch colorization is a challenging image synthesis task that requires preserving structural information while accurately transferring color and style from a reference image. The complexity of interior scenes, including diverse objects and large spatial regions, further increases the difficulty of this problem. In this thesis, a generative framework based on multi-level attention mechanisms is proposed for interior sketch colorization. The proposed system employs separate EfficientNet-B1 encoders to extract multi-level features from sketch and reference images. These features are integrated through attention-based fusion mechanisms and subsequently reconstructed by a U-Net-based decoder to generate the final colorized image. The model is trained using a composite loss function consisting of adversarial, reconstruction, and perceptual loss components. Experiments were conducted on a dataset containing more than 7,000 interior images derived from the interior_style_dataset. Model performance was evaluated using PSNR, SSIM, LPIPS, and FID metrics. The results demonstrate that the proposed approach effectively preserves structural details while successfully transferring color and style information from reference images. Qualitative evaluations further show that the model can generate coherent and visually realistic interior scenes across different room layouts and design styles.
Benzer Tezler
- Effect of extreme conditions on enzyme profiles:cytochrome P450 systems as a case study
Ekstrem koşulların enzim profilleri üzerindekietkisi: sitokrom P450 sistemleri
HANDE MUMCU
Doktora
İngilizce
2026
Biyokimyaİstanbul Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
PROF. DR. NEVİN GÜL KARAGÜLER
- A fuzzy logic based real-time air-to-air attack algorithm for unmanned combat air vehicles
Savaşan İHA'lar için bulanık mantık tabanlı gerçek zamanlı hava saldırı algoritması
HASAN İŞCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLAY ÖKE GÜNEL
- Fuzzy logic based position control system design for nano quadcopter
Nano quadkopter için bulanık mantık tabanlı pozisyon kontrol sistemi tasarımı
FETHİ CANDAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR
- Doğadaki kuşlardan esinlenerek yapay zekâ yöntemleriyle renk paleti üretimi
Color palette generation with artificial intelligence methods inspired by birds in nature
YUSUF KAYIPMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEÇKİN YILMAZ
- Design and control of an autonomous electrical vehicle for indoor transport applications
İç mekanda taşıma uygulamalarına yönelik elektrikli otonom araç tasarımı ve kontrolü
ŞÜKRÜ YAREN GELBAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDİNÇ ALTUĞ