Geri Dön

Camera electronics and image enhancement software for infrared detector arrays

Kızılötesi detektör dizinleri için kamera elektroniği ve görüntü iyileştirme yazılımı

  1. Tez No: 339832
  2. Yazar: ALPER KÜÇÜKKÖMÜRLER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. TAYFUN AKIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  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: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 126

Özet

This thesis aims to design and develop camera electronics and image enhancement software for infrared detector arrays. It discusses the camera electronics suitable for infrared detector arrays, then it concentrates on image enhancement software that are implemented including defective pixel correction, contrast enhancement, noise reduction and pseudo-coloring. After that, testing and results of the implemented algorithms were presented.Camera electronics and circuit operation frequency are selected considering the available standard programmable devices and the output rate of the detector readout circuitry. The target device for implementation of algorithms was Xilinx Spartan3XC3S1500. Considering the real time operation, the target clocking frequency for operation of the circuitry was selected as 2MHz. Image enhancement algorithms primarily aim to be implemented for 320x240 resolution detectors, however with parametric implementation, they aim to support other resolutions, including 160x120 and 640x512.Various different approaches are used for image enhancement software: (i) defective pixel correction is achieved by using a selective median filtering approach, (ii) contrast enhancement is achieved by employing contrast stretching and histogram based methods, and (iii) noise reduction is achieved by implementing a spatial filter. In addition, four types of pseudo-coloring methods were applied and tested.Test results show that defective pixel correction algorithm operates at 20.0MHz, with 0.0x10^ 3RMS error from its MATLAB prototype, and contrast enhancement algorithms are able to operate at 3.3MHz, with an average of 545.0x10^-3RMS error. Spatial filtering for noise reduction operates at 20.0MHz, with 2.6x10^-3RMS, pseudo-coloring operates at 125.0MHz, with a 0.0x10^ 3RMS deviation from its prototype.

Özet (Çeviri)

Bu tez kızılötesi detektör dizinleri için kamera elektroniği ve görüntü işleme yazılımı tasarlamayı hedefler. Tezde ilk olarak kızılötesi detektör dizinlerine uygun kamera elektroniği tartışılmış ve daha sonra etkisiz piksel düzeltme, zıtlık iyileştirme, gürültü azaltma ve sözde-renklendirme algoritmalarını içeren görüntü iyileştirme yazılımı üzerine odaklanılmıştır. Daha sonra bu algoritmaların test edilmesi ve test sonuçları sunulmuştur.Kamera elektroniği ve devrelerin çalışma frekansı standart programlanabilir devreler ve okuma devresinin çıktı hızı gözönünde bulundurularak belirlenmiştir. Gerçek zamanlı çalışabilmesi için bütün devrelerin en az bu frekansta çalışabilmesi gerekir. Algoritmaların gerçekleneceği cihaz olarak, ODTÜ-MEMS Araştırma Merkezi?nde testlerde kullanılmakta olan Xilinx Spartan3 XC3S1500 cihazı seçilmiştir. Gerçek zamanlı çalışma gereksinimleri gözönünde bulundurularak hedef saat frekansı olarak 2 MHz seçilmiştir. Görüntü iyileştirme algoritmaları birincil olarak 320x240 çözünürlükteki detektör dizinleri ile çalışabilmeyi hedeflemektedir, ancak parametrik yapısı sayesinde 160x120 ve 640x512 de dahil olmak üzere diğer çozünürlüklerde de çalışmayı amaçlamaktadır. Bunlara ek olarak bütün tasarımlar modüler ve yeniden kullanılabilir olmayı hedeflemektedir.Görüntü iyileştirme için çeşitli yöntemler kullanılmıştır: (i) etkisiz piksel düzeltme, seçici medyan filtreleme yöntemi ile (ii) zıtlık iyileştirme, zıtlık genişletme ve histogram tabanlı yöntemlerle, (iii) gürültü azaltma, mekansal filtreleme yöntemiyle yapılmıştır. Son olarak dört çeşit sözde renklendirme yöntemi uygulanmış ve denenmiştir.Test sonuçları etkisiz pixel düzeltme yöntemi 20.0 MHz frekansında çalıştığı ve MATLAB prototipinden 0.0x10^-3RMS farkla, ve zıtlık iyileştirme yöntemlerinin 3.3MHz frekansında çalıştığı ve ortalama 545.0x10^-3 RMS farkla sonuç verdiğini göstermiştir. Mekansal filtreleme ile gürültü azaltma 20.0MHz frekansında çalışarak 2.6x10^-3 RMS farkla sonuç verirken sözde renklendirme göntemi 125.0MHZ frekansında çalışarak MATLAB prototipinden 0.0x10^-3 RMS farkla sonuç üretmiştir.

Benzer Tezler

  1. Görüntü işlemede derin öğrenme tabanlı süper çözünürlük uygulamaları

    Deep learning based super resolution applications in image processing

    AHENK VURAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU

  2. Gerçek zaman görüntülerde hareketli nesnelerin bulunmasi ve takip edilmesi

    Detectıng and trackıng movıng objects ın real tıme ımages

    MURAT SÜRÜCÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Karaelmas Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. RIFAT HACIOĞLU

  3. FPGA üzerinde görüntü iyileştirme uygulaması

    Application of image enhancement on FPGA

    TAYFUN ÇAYIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VEDAT TAVŞANOĞLU

  4. FPGA tabanlı video görüntü çerçevelerini iyileştirme cihazı geliştirilmesi

    Development of an FPGA based video image frame enhancement device

    CAN UĞUR OFLAMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. UMUT SEZEN

  5. Termal görüntü çözünürlüğünün artırılması için derin öğrenme tabanlı bulut sisteminin geliştirilmesi

    Development of cloud system based on deep learning for thermal image resolution enhancement

    FATİH MEHMET ŞENALP

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT CEYLAN