Geri Dön

Düşük çözünürlüklü görüntü serilerini kullanarak yüksek çözünürlüklü görüntülerin elde edilmesi

Reconstruction of high-resolution image from low-resolution image sequence

  1. Tez No: 169103
  2. Yazar: BEKİR ŞEN
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ. SEMİH BİNGÖL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Optik Akı, Faz-Tabanlı Optik Akı, Görüntüleme Modeli, Süper Çözünürlük, POCS, Optic Flow, Phase-Based Optic Flow, Observation Model, Superresolution, POCS
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 117

Özet

DÜŞÜK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ GÖRÜNTÜ SERİLERİNİ KULLANARAK YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ GÖRÜNTÜLERİN ELDE EDİLMESİ Bekir Şen ÖZ Bu çalışmada düşük çözünürlüklü (DÇ) görüntü serilerinden yüksek çözünürlüklü (YÇ) görüntü elde etmek için kullanılan süper çözünürlük (SÇ) yöntemi anlatılmıştır. SÇ tıbbi uygulamalardan askeri uygulamalara, gündelik hayatta kullanılan cihazlara kadar birçok uygulama alanı bulmaktadır. SÇ yöntemleri uzamsal ve frekans uzayı yöntemler olmak üzere iki ana grup altında toplanabilir. Bu çalışmada özellikle uzamsal uzay yöntemlerinden“Konveks Kümelere İzdüşüm (Projection Onto Convex Sets - POCS)”yöntemi üzerinde durulmuştur. Çalışmanın ilk aşamasında, SÇ algoritmalarının performansını önemli ölçüde etkileyen optik akı (OA) hesaplama yöntemlerinin dayandığı temeller anlatılmıştır. Daha sonra bir tür OA hesaplama yöntemi olan“Faz-Tabanlı Optik Akı”kullanılarak OA hesaplanması ayrıntılı bir şekilde incelenmiştir. Çalışmanın ikinci aşamasında, SÇ algoritmalarının dayandığı temeller verilmiş, daha sonra da SÇ haricinde büyük denklem kümelerinin çözümünde de uygulanabilen POCS metodu anlatılmıştır. Son olarak POCS metodunun SÇ problemi üzerine uygulanması anlatılmış ve sonuçlar incelenmiştir. Bu çalışma sonrasında literatürde bulunan POCS (Klasik POCS) metodu üzerine yeni öneriler getirilmiş ve laboratuar ortamında yapılan benzetimlerde Önerilen POCS yönteminin Klasik POCS yöntemine göre gerek görsel açıdan, gerekse objektif kriterlere göre daha iyi sonuçlar verdiği gözlenmiştir.

Özet (Çeviri)

RECONSTRUCTION OF HIGH-RESOLUTION IMAGE FROM LOW- RESOLUTION IMAGE SEQUENCE Bekir Şen ABSTRACT This thesis concentrates on superresolution (SR) methods which are used to obtain high resolution images from a low resolution image sequence. SR methods find applications ranging from military and medical imaging to consumer electronic devices. SR methods can be broadly classified into two categories; spatial domain and frequency domain. In this thesis, one of the spatial domain methods, the method of Projection Onto Convex Sets (POCS) has been described in detail. Optical Flow computation is critical for the success of SR algorithms, and fundamentals of optical flow computation have been described in the first part of the thesis. Then, the“phase-based optical flow”computation method has been investigated in detail. Fundamentals of SR algorithms have been described in the second part, and the POCS algorithm is presented in detail. The application of the POCS method to the SR problem is analyzed and simulation results are discussed. Finally, a variation to the classical POCS algorithm is proposed. It has been shown by simulations that this algorithm gives better results than the classical POCS method according to both subjective and objective measures.

Benzer Tezler

  1. Evaluating BFAST algorithm in landsat time series analysisof monitoring deforestation dynamics in coniferousand deciduous forests

    Landsat zaman serisi ile iğne ve geniş yapraklı ormanlardaormansızlaşma dinamiklerinin izlenmesinde BFASTalgoritmasının değerlendirilmesi

    NOOSHIN MASHHADI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    Assist. Prof. Dr. UĞUR ALGANCI

  2. Developing algorithm for automatic detection of caves using unmanned aerial vehicle data

    İnsansız hava araçlarından elde edilen verilerle otomatik mağara tespiti yapabilen algoritmanın geliştirilmesi

    MUSTAFA BÜNYAMİN SAĞMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ORKAN ÖZCAN

  3. Land cover classification using cloud-based machine learning techniques: A case study from Istanbul Metropolitan City

    Bulut tabanlı makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak arazi örtüsü sınıflandırması: İstanbul Metropol örneği

    ŞEVVAL DURMAZBİLEK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ELİF SERTEL

  4. Facial expression analysis foran online usability evaluation platform

    Çevrimiçi kullanılabilirlik değerlendirme platformu için yüz ifadesi analizi

    ALİ AZMOUDEH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL

  5. Morphotectonic analysis of the East Anatolian fault zone (E. Turkey) using remote sensing techniques

    Uzaktan algılama teknikleri kullanarak Doğu Anadolu fay zonunun (Türkiye'nin doğusu) morfotektonik analizi

    ABDELRAHMAN KHALIFA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Jeoloji Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZİYADİN ÇAKIR

    PROF. DR. ŞİNASİ KAYA