Geri Dön

Nonlinear image restoration

Doğrusal olmayan görüntü onarımı

  1. Tez No: 119140
  2. Yazar: TAYFUN AYKIR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. KERİM DEMİRBAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Görüntü Modeli, Gözlem Modeli, Görüntü Onarımı, Doğrusal Olamayan Görüntüleme Sistemleri iv, Image Model, Observation Model, Image Restoration, Nonlinear Imaging Systems m
  7. Yıl: 2002
  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: 135

Özet

oz DOĞRUSAL OLMAYAN GORUNTU ONARIMI Aykır, Tayfun Yüksek Lisans, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Prof.Dr.Kerim Demirbaş Nisan 2002, 122 sayfa Bu tez çalışmasında, uzayda-değişen doğrusal olmayan ve Gaussian gözlem gürültüsü içeren görüntü oluşturma sistemlerinin ürettiği bulanık görüntülerin onarılmasının simülasyonu yapılmıştır. Optimum kod çözümüne dayalı düzeltme algoritması[l] ve yan optimum kod çözümüne dayalı düzeltme algoritması[l] olarak belirtilen iki durum tahmin metodu sunulmuştur. Bu iki durum tahmin algoritması kullanılarak bulanık görüntülerden orijinal görüntüler elde edilmiştir ve iki durum tahmin algoritmasının performansları karşılaştırılmıştır. Simulasyonlar Matlab'ta yapılmıştır. Çeşitli simülasyon örnekleri sunulmuştur.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT NONLINEAR IMAGE RESTORATION Aykır, Tayfun M.Sc, Department of Electrical and Electronics Engineering Supervisor: Prof.Dr.Kerim Demirbaş April 2002, 122 pages In this thesis, restorations of blurred images generated by nonlinear space-variant image formation systems including Gaussian observation noise are simulated. Two state estimation methods called as Optimum Decoding Based Smoothing Algorithmfl] and Stack Sequential Decoding Based Smoothing Algorithm[l] are presented. The original images are restored from blurred images by using these two state estimation algorithms and the performances of two algorithms are compared. Simulations are performed by Matlab. Several simulation examples are presented.

Benzer Tezler

  1. Nonlinear image restoration

    Doğrusal olmayan resim düzeltmesi

    CAHİT UĞUR UNGAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KERİM DEMİRBAŞ

  2. Nonlinear image restoration

    Doğrusal olmayan görüntü onarımı

    ÖNER BALÇIKLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KERİM DEMİRBAŞ

  3. Variational models and numerical algorithms for selective image segmentation

    Seçici görüntü segmentasyonu için varyasyon modelleri ve sayısal algoritmalar

    LAVDİE RADA ÜLGEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    MatematikUniversity of Liverpool

    Uygulamalı Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF. KE CHEN

  4. Derin öğrenme tabanlı görüntü gürültü giderme için yoğun bağlantı kullanan yeni yaklaşımlar

    Densely connected structures in deep learning based image denoising

    VEDAT ACAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU

  5. Improved fuzzy logic based edge detection method on clinical images

    Klinik görüntülerde bulanık mantık temelli iyileştirilmiş kenar tespit yöntemi

    MURAT MERT ÇELEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İLKER ÜSTOĞLU