Bayesian multi frame super resolution
Bayes tabanlı çoklu çerçeveli süper çözünürlük
- Tez No: 385115
- Danışmanlar: PROF. DR. GÖZDE BOZDAĞI AKAR, DOÇ. DR. NAİL AKAR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 177
Özet
Bu tez, düşük çözünürlüklü görüntüler kullanarak bir görüntünün etkin çözünürlüğünü artırmayı hedeflemektedir. Bu işlem, literatürde süper çözünürlükte (SR) görüntü oluşturma olarak adlandırılır. Bu çalışma bu problemin çözümü için iteratif maksimum sonsal (MAP) yöntemler önermektedir. İlk olarak, görüntüdeki kenar yapılarını koruyan yeni bir SR görüntü çatılama yöntemi sunulmuştur. Önerilen yöntem görüntüdeki yerel değişimlerin yönünü ve genliğini kullanarak kenar yapılarına zarar vermeden optimum gürültü giderme yapmaktadır. Tezin literatüre ikinci katkısı, MAP tabanlı süper çözünürlükte kullanılmak üzere geliştirilmiş yeni bir desen görüntü öncüsüdür. Önerilen görüntü öncüsü çok katmanlı Markov rastgele alanlarını temel almaktadır. Katman ayrıştırılması amacıyla Gabor süzgeçleri kullanılmıştır. Her alt katman içerisinde bir desen rastgele süreci bulunur. Desen süreci, yüksek çözünürlük görüntü pikselleri ile birlikte döngüsel olarak bulunur. Son olarak, MAP tabanlı bir geri çatılama yöntemi ve akabinde bir restorasyon adımını içeren iki as¸amalı bir yöntem önerilmiştir. İlk aşamada, farklı seviyede düzenlileyici içeren iki MAP SR yöntem koşturulmuştur. İkinci as¸amada, bu iki tahmin arasındaki piksel farkını içeren görüntü restore edilerek kenar ve desenler korunmuştur. Sentetik görüntüler, gerçek kamera ve termal kamera görüntüleri üzerinde yapılan deneyler, önerilen yöntemlerin özellikle kenar ve desen içeren görüntülerde litertürdeki eş yöntemlere kıyasla daha iyi sonuç verdiğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
This thesis aims at increasing the effective resolution of an image using a set of low resolution images. This process is referred to as super resolution (SR) image reconstruction in the literature. This work proposes maximum a-posteriori (MAP) based iterative reconstruction methods for this problem. The first contribution of the thesis is a novel edge preserving SR image reconstruc- tion method. The proposed MAP based estimator uses local gradient direction and amplitude for optimal noise reduction while preserving edges. The second contribution of the thesis is a novel texture prior for maximum a posteriori (MAP) based super resolution (SR) image reconstruction. The prior is based on a multiscale compound Markov Random Field (MRF) model. Gabor filters are utilized for subband decomposition. Each subband is modeled by a compound MRF that inherits a binary texture process. The texture process at each pixel location at each subband is estimated iteratively along with the unknown high-resolution image pixels. Finally, a two stage SR method comprising a Bayesian reconstruction step followed by a restoration step is proposed. In the first stage, two MAP based SR estimators with different regularizations are employed. In the second stage, pixel-to-pixel difference between these two estimates is post-processed to restore edges and textures while eliminating noise. Experiments on synthetically generated images and real experiments on visual CCD cameras and thermal cameras demonstrate that the proposed methods are more favorable compared to state-of-the-art SR methods especially on textures and edges.
Benzer Tezler
- Single-image bayesian restoration and multi-image super-resolution restoration for b-mode ultrasound images using an accurate system model
B-mod ultrason görüntüleri üzerinde hassas sistem modeli kullanarak tek-görüntülü bayesçi onarma ve çok-görüntülü çözünürlük-üstü onarma
MİNE CÜNEYİTOĞLU ÖZKUL
Doktora
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiSağlık Bilişimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜNAL ERKAN MUMCUOĞLU
- Çoklu ajan sistemleri ile inşaat sektörü için bir yüklenici seçimi modeli
A multi agent systems based contractor selection model
FAİKCAN KOĞ
- Dempster-Shafer teorisinin değerlendirme problemine uygulanması
Application of Dempster-Shafer theory to an evaluation problem
NECİBE DENİZ
- Lageos I ve lageos II için doğruluk analizi
Başlık çevirisi yok
GAYE KIZILSU
Doktora
Türkçe
1998
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiÖlçme Tekniği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMET ŞAHİN
- Computational imaging and inverse techniques for high-resolution and instantaneous spectral imaging
Başlık çevirisi yok
SEVİNÇ FİGEN ÖKTEM
Doktora
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignPROF. FARZAD KAMALABADI
PROF. RICHARD E. BLAHUT