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: 84

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. Adaptive mesh-grid based spatially non-uniform video motion deblurring using IMU-camera sensor fusion

    IMU-kamera sensör birleşimi kullanılarak değişken boyutlu ızgara yapısı ile doğrusal olmayan video hareket bulanıklığı giderme

    AHMET ARSLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AFŞAR SARANLI

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN KORAY GÜLTEKİN

  2. Dört rotorlu hava aracı ile elde edilecek görüntülerdeki hareket bulanıklığı için uçuş kontrol sistemi tasarlanması

    Flight control system design for the motion blur of the imagines obtained by quadrotor

    FAZIL ONUR SÖNMEZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Sivil HavacılıkErciyes Üniversitesi

    Sivil Havacılık Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT ONAY

  3. Motion compensated frame rate increase and its extensions to multiview video

    Hareket telafili kare hızı arttırımı ve çoklu görüntülü video açılımları

    OSMAN SERDAR GEDİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDULLAH AYDIN ALATAN

  4. Mobil cihazlar ile derin öğrenme mimarisi kullanarak gerçek zamanlı video nesne izleme

    Deep learning architectures for real-time video object tracking by mobile devices

    ULAŞ TOSUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLGE GÜNSEL KALYONCU

  5. Digital video stabilization with SIFT flow

    SIFT akışı ile sayısal video sabitleme

    İNCİ MELİHA BAYTAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MELİH PAZARCI