Geri Dön

Kenar uyumlu kalman filtreleme ile görüntü onarımı

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 46174
  2. Yazar: ŞEBNEM ÖZBOYACI
  3. Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. M. ERTUĞRUL ÇELEBİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1995
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 60

Özet

ÖZET Bu çalışmada görüntü işleme konusunda temel öneme sahip görüntü onarımı ve kenar tanıma işlemlerine yer verilmiştir. Toplamsal beyaz Gauss gurultulu görüntülerin onarımı ele alınmıştır. Burada özbağlanımlı (AR) model kullanılmıştır. önce toplamsal beyaz gurultu ile bozul muş görüntünün onarımında Kalman filtreleme metotu kullanılmıştır. Filtrelerine sonucu görüntüdeki detayların yok olması nedeniylede ikinci olarak hem kenarları sezen hem de filtrelemeyi yapan bir onarım metotu tasarlanmış tır. Bu metot için ikili ve çoklu model kenar uyumlu Kalman filtreleme olmak Üzere iki algoritma geliştirilmiştir. Son olarakta, incelenen bu görüntü onarımı metotlarının gurultulu ortamlardaki performansları karşılaştırılarak, görüntü için en optimum metot saptanmıştır. -v-

Özet (Çeviri)

SUMMARY EDGE ADAPTIVE KALMAN FILTERING Restoration and edge detection are fundamental pr obi eras ini mage anal ysi s. Restoration of images can be defined as the gene ral problem of estimating a two dimensional C2-D3 object from a degraded version. The cause of these degrada tions are genarlly the imperfections in the electronic or photographic medium. In this thesis, we deal with pixels of monochromotic images representing the gray levels, degraded by an additive Gaussian white noise with zero mean. We assume that there is no blurring in these degraded image and try to recover the original image from noisy observations. Therefore, the degrada tion can be modelled as, rCm,n)=sCm,n3+VCm,n) CIS. 13 where rCra, nD, sCm, rO, and VCrn,nD represent the observed image, the orijinal image of size MXM, and additive whi te Gaussian noise, respectively. The estimation procedures are carried out using some statistical knowledge on the orijinal image, and the observation noise. In this thesis, recursive image restoration techniques based on Kalman approach has been used. Kalman filtering for the restoration of degraded images has some advantages when compared to other stoc hastic filtering techniques. First, it is recursive in the spatial domain, it does not require too much storage. Therefore, it is suitable for implementation on micro computers. Second, less computations are required due to recursibility. In Kalman filtering, it is necessary to have app ropriate initial conditions so that the overall estimate will be optimal. This can be especially important for the first few data points. Likewise, in two dimensional C2-DD Kalman filtering, it is necessary to properly -vi -consider t, he possibly random boundary conditions. An image is generally characterized by its auto correlation function. It is assumed that autocorrela tion function of images can be generally factor i zed. Autoregressi ve CARD model parameters are found from autocorrelation function. First order AR scalar image model corresponding to seperable and exponential auto correlation function is as follows, sCm,n)=c. sCm~l,n3+c. sCm,n-13-c. c. sCm-l,n-13 1 2 12.+uCm,n3 CS. 23 where ci and cz are the correlation of adjacent points in the image in horizontal and vertical dimensions, res pectively. uCm,n3 is white Gaussian noise with zero mean and with, variance

Benzer Tezler

  1. Tez No

    142597

    Yeni Cami'nin akustik açıdan performans değerlendirmesi

    Evaluation of the acoustical performance of the New Mosque

    EVREN YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVTAP YILMAZ DEMİRKALE

  2. Tez No

    76980

    Savcun ve Karacaören (Ulaş-Sivas) yörelerinde Sivas Tersiyer Havzasının tektonostratigrafisi, tektonik deformasyon biçimi ve sayısal görüntü işlem yöntemleriyle incelenmesi

    Başlık çevirisi yok

    KAAN ŞEVKİ KAVAK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Jeoloji MühendisliğiCumhuriyet Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELİM İNAN

  3. Tez No

    21720

    Discrete vortex method simulation of Karman vortex street-edge interaction

    Karman Girdap caddesi-cisim etkileşiminin ayrık girdap yöntemiyle incelenmesi

    METİN O. KAYA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1992

    Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. C. RUHİ KAYKAYOĞLU

  4. Tez No

    266326

    Kuantum Hall olayının nano ölçekli yapılada incelenmesi

    Investigation of quantum Hall effect in nanostructures

    AHMET EMRE KAVRUK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Fizik ve Fizik MühendisliğiSelçuk Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN YÜKSEL

  5. Tez No

    834711

    Istranca masifi doğu kesimlerinin (Çatalca) magmatik-metamorfik petrolojisi ve yapısal özellikleri

    Magmatic-metamorphic petrology and structural features of the eastern section of istranca massif (Çatalca)

    ALPER AKGÜNDÜZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Jeoloji Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NAMIK AYSAL

    YRD. DOÇ. DR. İSAK YILMAZ

Geri Dön