Bulanık görüntülerin yapay sinir ağları ile onarılması
Degraded image restoration using neural networks
- Tez No: 312215
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. NİHAN KAHRAMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Görüntü Onarma, Bulanıklık, Resim gürültüsü, Yapay Sinir Ağı, Image Restoration, Blur, Image noise, Neural Network
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Haberleşme Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
Görüntü işleme sistemleri günümüzde birçok farklı uygulamada kullanılmaktadır. Örneğin bazı nedenlerle üzerine gürültü eklenmiş, bulanıklaştırılmış ve kontrast ayarı bozulmuş olan görüntülerin görsel açıdan fark edilememesi sebebiyle insan algısının görme konforunu arttıracak görüntüyü iyileştirme teknikleri giderek yaygınlaşmaktadır. Bulanık ve gürültülü resimlerdeki bozucu etkinin fark edilmesi ve ortadan kaldırılması amacıyla bu tezde yapay sinir ağı tabanlı bir yöntem geliştirilmiştir. Öncelikle resmin kalitesini belirleyebilmek için orijinal ve bozulmuş halini karşılaştırıp çeşitli istatistiksel ifadelerden oluşan bir veritabanı oluşturulmuştur. Bu veri tabanının içerdiği kodlanmış görüntüler yapay sinir ağına öğretilip, yapılan simülasyonlarla yapay sinir ağı sayesinde resmin orijinal veya bozulmuş olduğuna ya da veritabanı dışında veya içinde olduğuna karar verilmiştir. İnsan gözünün algılayamadığı derecede bozulan resmin giriş olarak verildiği yapay sinir ağı bu resmin orijinalini tanımlamıştır. Bu tezde önerilen sistemle, öğrenmiş yapay sinir ağı orijinal resimleri ve birçok farklı oranda uygulanmış gaussian, çarpımsal ve bulanıklık içeren bozucu etkileri öğrenmiştir. Sonuç olarak yapay sinir ağı, yapılan eğitme simülasyonlarından sonra veritabanı içindeki öğretilmemiş örneklerdeki bozulmayı göz önüne alarak resmin orijinaline ulaşmıştır.
Özet (Çeviri)
Image processing systems are used in different applications. Blurred and noisy images formed for various reasons, many methods have been developed to reduce adverse effects. In order to determine the quality of the picture to compare the original and degraded state created a database of various statistical statements. This database contains images encoded taught artificial neural networks, artificial neural network simulations due to the degraded image is original or is within the database, or may decide.System proposed in this thesis, learned a lot of artificial neural network applied to different rates of three different kinds of interferences which are gaussian, blurring and speckle. It also learned the original state. After the neural network simulation examples taught, inside and outside of the database you selected, can be correctly predicted.
Benzer Tezler
- Semantic land cover and land use classification using deep convolutional neural networks
Derin evrişimsel sinir ağları ile arazi kullanımı ve arazi örtüsünün anlamsal sınıflandırılması
BERK GÜNEY
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL
- Görüntü sınıflandırması için yapay sinir ağlarının analiz ve optimizasyonu
Analysis and optimization of artificial neural networks for image classification
OZAN ARSLAN
Doktora
Türkçe
2001
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. OĞUZ MÜFTÜOĞLU
PROF. DR. CANKUT ÖRMECİ
- Görüntü madenciliği ve görüntü işlemeye dayalı meyve resimlerinin sınıflandırması üzerine bir uygulama
An application on the classification of fruit imafes based on image mining and image processing techniques
ARASH MANZOORI
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TOLGA AYDIN
- Konvolüsyonel sinir ağlarında ağ eğitiminin iyileştirilmesi
Improving the network training in convolutional neural networks
KÜBRA UYAR
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAKİR TAŞDEMİR
- Kümeleme algoritmaları kullanılarak tıbbi imgelerin sınıflandırılması
The classification of medicine image by using clustering algorithm
ÖZNUR ERKUŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENGİN AVCI