Geri Dön

Blur estimation and superresolution from multiple registered images

Hizalanmış çoklu resimlerden bulanıklık tahmini ve süper çözünürlüklü görüntü elde etme

  1. Tez No: 176857
  2. Yazar: ENGİN UTKU ŞENSES
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Süper Çözünürlük, Bulanıklık Tahmini / Tanımlama, İmge Yapılandırılması, İmge İyileştirme, Superresolution, Blur Estimation / Identification, Image Reconstruction, Image Enhancement
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Çözünürlük bir görüntü üzerindeki detayların belirginliği açısından önem teşkil eden ölçütlerin en başında gelmektedir. Bu yüzdendir ki günümüzde yüksek çözünürlüklü görüntüler artık birçok alanda aranır olmuştur. Ancak yüksek çözünürlüklü görüntü elde etmenin teknolojik olarak belirgin bir maliyeti mevcuttur ve bu miktarlar kullanılan optik sistemlerin kalitesine göre değişmektedir. Daha az maliyetle yüksek çözünürlüklü görüntü elde etmek için görüntü işleme yöntemleri kullanılmaktadır. Bu şekilde yüksek çözünürlüklü görüntü elde etme işlemi süper çözünürlüklü görüntü oluşturma olarak adlandırılır.Bu tez, görüntü çözünürlüğünü bozan etkenlerden biri olan bulanıklığın tahmin edilmesi yöntemleri ve istatistiksel süper çözünürlük metotları olmak üzere iki temel başlık üzerinde yoğunlaşmıştır. Farklı istatistiksel süper çözünürlük modellerinin ve bulanıklık tahmini yöntemlerinin başarıları gösterilmiş ve karşılaştırılmıştır. Daha sonra tahmin edilen bulanıklık değerleri, süper çözünürlük algoritması içerisinde kullanılmış ve sonuçlar gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

Resolution is the most important criterion for the clarity of details on an image. Therefore, high resolution images are required in numerous areas. However, obtaining high resolution images has an evident technological cost and the value of these costs change with the quality of used optical systems. Image processing methods are used to obtain high resolution images with low costs. This kind of image improvement is named as superresolution image reconstruction.This thesis focuses on two main titles, one of which is the identification methods of blur parameters, one of the degradation operators, and the stochastic SR image reconstruction methods. The performances of different stochastic SR image reconstruction methods and blur identification methods are shown and compared. Then the identified blur parameters are used in superresolution algorithms and the results are shown.

Benzer Tezler

  1. Perceptual video restoration: Task-specific versus pre-trained large generative models

    Algisal video restorasyonu: Göreve özel ve önceden eğitilmiş büyük üretici modellerin

    NASRIN RAHIMI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET MURAT TEKALP

  2. Derin öğrenme ile görüntülerde bulanıklık giderme

    Image deblurring with deep learning

    BURAK TÜRÜDÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSA YILDIRIM

  3. Vision-based detection and distance estimation of micro unmanned aerial vehicles

    Mikro insansız hava araçlarının bilgisayarlı görme tabanlı algılanması ve mesafe kestirimi

    FATİH GÖKÇE

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖKTÜRK ÜÇOLUK

  4. Image synthesis for depth estimation using stereo and focus analysis

    Stereo ve fokus analiz yöntemleriyle derinlik algılaması için görüntü sentezlenmesi

    FAHRİ TUNÇER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UĞUR HALICI

  5. Real-time location estimation of an object via moving cameras with fusion image and sensor data

    Görüntü ve sensör verilerinin füzyonuyla hareketli kameralarla bir nesnenin gerçek zamanlı lokasyon tahmini

    UFUK ASIL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EFENDİ NASİBOĞLU