Düşük çözünürlüklü görüntülerden süper çözünürlüklü görüntü oluşturma
Super resolution image reconstruction from low resolution images
- Tez No: 252511
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET HAMDİ KAYRAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Telekomünikasyon Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada frekans bölgesi yaklaşımıyla süper çözünürlüklü görüntü oluşturmak için yeni bir yaklaşım incelenmiştir. Süper çözünürlüklü görüntü oluşturma işleminden önce, düşük çözünürlüklü görüntülerin elde edilmesinde kullanılan gözlem modeli sunulmuştur. Süper çözünürlüklü görüntü oluşturma işlemi görüntülerin hizalanması ve süper çözünürlüklü görüntünün yeniden oluşturulması olmak üzere iki temel adımdan oluşur. Görüntülerin hizalanması süper çözünürlüklü görüntü oluşturma işleminin en önemli parçasıdır. Görüntülerin hizalanması işleminde iki boyuttaki hareket parametreleri (öteleme ve dönme) kestirilir. Bu işlem süper çözünürlüklü görüntü oluşturma algoritmasının başarımı için çok önemli bir yer tutar. Hatalı bir hizalama işlemi algoritmanın yanlış sonuçlar üretmesine neden olacaktır. Görüntülerin hizalanmasıyla ilgili literatürde uygulanan çeşitli yöntemler vardır. Bu çalışmada frekans bölgesi yaklaşımı incelenmiş ve yeni bir yöntem önerilmiştir. Görüntüler doğru bir şekilde hizalandıktan sonra süper çözünürlüklü görüntü oluşturma adımına geçilir. Bu adımda da çift kübik aradeğerleme yöntemi kullanılmıştır. Bu çalışmada önerilen süper çözünürlüklü görüntü oluşturma tekniği çeşitli görüntüler üzerinde test edilmiş ve algoritmanın başarımı üzerinde tartışılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study, a new frequency domain approach to super resolution image reconstruction is analyzed. Preceding the super resolution image reconstruction process, an observation model which is used to obtain low resolution images is presented. Super resolution image reconstruction process has two main steps which are image registration and image reconstruction. Image registration step is the essential part of the whole super resolution algorithm. In image registration step, two dimensional planar motion parameters (shift and rotation) are estimated. This process is the most important part for the succession of super resolution algorithm. Inaccurate image registration step cause the super resolution algorithm produce wrong results. There are several image registration methods in literature. In this study, frequency domain approach is analyzed and a new approach is presented. After the correct registration of the images, image reconstruction process is applied. Bicubic interpolation method is used in this step. The proposed super resolution image reconstruction algorithm is tested on the several images and the succession of algorithm is discussed.
Benzer Tezler
- Video görüntülerinde çoklu çerçeve özelliklerine dayalı olarak süper çözünürlüklü görüntü oluşturma
Super resolution image construction in video images based on multiframe characteristics
KAMİL ÇETİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. FİKRET ARI
- Investigating the performance of super-resolved remote sensing images on coastline segmentation with deep learning-based methods
Derin öğrenme tabanlı yöntemlerle kıyı şeridi segmentasyonunda süper çözünürlüklü uzaktan algılama görüntülerinin performansının araştırılması
İLHAN PALA
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UĞUR ALGANCI
- Compressed sensing and learning-based methods for super-resolution structured illumination microscopy
Süper çözünürlüklü yapılandırılmış aydınlatma mikroskopisi için sıkıştırılmış algılama ve öğrenmeye dayalı yöntemler
BATURAY ÖZGÜRÜN
Doktora
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN
PROF. DR. SELİM SAFFET BALCISOY
- Öğrenme tabanlı tek görüntü süper çözünürlüğü yaklaşımlarının geliştirilmesi ve uygulanması
Development and implementation of learning based single image super resolution approaches
SELEN AYAS
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT EKİNCİ
- Hibrit süper çözünürlük modeli ile görüntü iyileştirme
Image enhancement with hybrid super resolution model
MEHMET TARIK ARI
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER FARUK BAY