Görüntü işleme temelli süper çözünürlük yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparison of super-resolution methods based on image processing
- Tez No: 406134
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. RİFAT KURBAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Süper çözünürlük, Yüksek çözünürlük, Görüntü işleme, Super-resolution, High resolution, Image Processing
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 51
Özet
Çözünürlük bir görüntünün kalitesini gösteren en önemli ölçülerden biridir. Değişik uygulamalarda her zaman yüksek çözünürlük arzu edilmektedir, çünkü yüksek çözünürlük bir görüntü hakkında daha fazla detay vermektedir. Yüksek çözünürlük ihtiyacı görüntü tanımada ve görüntü analizlerinde daha yüksek performanslar elde etmek için görüntü işleme uygulamalarında yaygındır. Ayrıca, tıbbi görüntülemelerde de hastalığın teşhisi için yüksek çözünürlük önemli bir unsurdur. Yüksek çözünürlükler elde etmek için daha iyi görüntü sensörlerinin kullanılması maliyetli olabilir ve bunlar yine de istenilen çözünürlüğü elde etmekte sınırlı kalabilir. Bu yüzden bazı görüntü işleme tekniklerini kullanarak, ucuz ve etkili bir yöntemle düşük çözünürlüklü görüntülerden yüksek çözünürlükte görüntüler elde edebiliriz. Birkaç düşük çözünürlüklü görüntüden yüksek çözünürlükte olan tek bir görüntü oluşturmak süper çözünürlük olarak adlandırılmıştır. Bu tezde süper çözünürlüğün ne olduğu, nasıl çalıştığı, hangi adımlarla elde edildiği anlatılmıştır. Ayrıca süper çözünürlük elde etmek için kullanılan farklı yöntemler ele alınmıştır ve bu yöntemler üzerine farklı görüntülerle deneyler yapılmıştır. Bu deneyler sayesinde yöntemlerin karşılaştırılıp hangisinin süper çözünürlük elde etmek için kullanmanın daha etkili olduğu ve daha iyi performanslar verdiği açıklanmıştır.
Özet (Çeviri)
Resolution is one of the main indications of the image quality. In many application, there is always a requirement for high resolution because high resolution gives more details about an image. The need for high resolution can be widely found in pattern recognition and image analysis applications. Also, in medical applications high resolution is vital for diagnosis of the illnesses. Using better image sensors or cameras for getting high resolution images can be a limited and expensive way. On the other hand, there is a cheap and effective method by which when using some image processing techniques we can get high resolution images from the low resolution images. The process of obtaining a high-resolution image from some low-resolution images is called super-resolution. In this thesis, what is super resolution, how it works, what are the steps to obtain it, are explained. In addition, different methods or algorithms that are used for getting a super-resolution are analyzed and some performance tests have been done on these methods. By such tests we have compared the super-resolution techniques and concluded which one gives the best performances and is better and more effective to use.
Benzer Tezler
- Transfer learning based super resolution of aerial images and the effects of the super resolution on object detection
Öğrenme transferi temelli hava aracı görüntülerinin süper çözünürlüğü ve süper çözünürlüğün nesne tespitine etkileri
ASLAN AHMET HAYKIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLKAY ÖKSÜZ
- Düşük çözünürlüklü video sahnelerinden yüksek çözünürlüklü video sahnelerinin elde edilmesi
Generating high resolution video scenes from low resolution video frames
YILDIRAY ANAGÜN
Doktora
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EROL SEKE
- Brain-inspired cortical-coding algorithm for multimedia processing
Multimedya işlemek için beyinden esinlenilmiş kortikal kodlama algoritması
AHMET EMİN ÜNAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
- Pansharpening using generative adversarial networks with dual discriminators
Çift ayrıştırıcılı çekişmeli üretken ağlar kullanarak pankeskinleştirme
NAHİDE NESLİ CESUR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. IŞIN ERER
- Pose-invariant 2D face recognition by matching using graphical models
Grafik modeller kullanarak eşleştirme yoluyla pozla değişmeyen 2B yüz tanıma
SHERVIN RAHIMZADEH ARASHLOO
Doktora
İngilizce
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUniversity of SurreyElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. JOSEF KİTTLER