Multi-Channel image identification and restoration in frequency domain using the em algorithm
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 47515
- Danışmanlar: PROF.DR. EMİN ANARIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 1995
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 58
Özet
iv KISA ÖZET Bu çalışmada toplamsal Gauss dağılımlı beyaz gürültüyle uzayda değişmez bulanıklık tarafından bozulmuş imge setinin aralarındaki ve uzaysaî düzlemdeki özbağınımlan da kullanılarak tanımı ve onarımı sorunu incelenmiştir. En büyük olabilirlik yaklaşımından hareket edilerek model parametrelerinin saptanmasında ve onarım safhasında beklenti-enbüyütme (EM) algoritması kullanılmıştır. İmge setindeki her çerçevenin 2-boyutlu Ayrık Fourier Dönüşümü alındıktan sonra işlemler frekans düzleminde gerçekleştirilmiştir. Etkin bir yöntem kullanılarak işlemler NM #NM boyutlu matrisler üzerinde değil N*N boyutlu matrislerde M kere tekrarlanarak yapılmıştır. Paralel işlem yöntemiyle her iterasyonda harcanan zaman M kere azaltılabilinir. Fakat bunun için özel donanım gerekmektedir. Benzetim çalışmaları değişik gürültü seviyelerinde denenmiştir ve çalışmaya eklenmiştir.
Özet (Çeviri)
üi ABSTRACT This thesis focuses on the combined identification and restoration of an image sequence degraded by both spatial blur and additive Gaussian white noise by utilizing both the spatial and temporal correlations that exist in and among frames. The maximum likelihood approach mathematically determined by the expectation-maximization (EM) algorithm, is used in finding the identification parameters and consequently the restored image set. The algorithm is implemented in the frequency domain. After taking the 2-D Discrete Fourier Transform (2-D DFT) of each channel, a computationally efficient method is used in which the calculations are performed on N*N matrices (where N is the number of channels) M times instead of the NM * NM matrices (where M is the number of pixels in a frame). Parallel processing can be possible on special hardware. Simulation results are presented for different signaî-to-noise ratios (SNR).
Benzer Tezler
- Face recognition and person re-identification for person recognition
Kişi tanıma için yüz tanıma ve kişinin yeniden tanınması
EMRAH BAŞARAN
Doktora
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Detection of coal fires in soma with landsat temporal thermal images
Landsat temporal termal görüntüleri ile soma'da kömür yangınlarının tespiti
MERVE KÖŞKER
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Jeodezi ve Fotogrametriİzmir Katip Çelebi ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZŞEN ÇORUMLUOĞLU
- Multicolor fluorescence microscopy fortracking magnetic micro-agents
Başlık çevirisi yok
MERT KAYA
Doktora
İngilizce
1989
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUniversity of TwentePROF. DR. SARTHAK MİSRA
- Novel AI- based face recognition framework using deep neural networks and bounding box annotation
Başlık çevirisi yok
RASHA KHALID OMAR AL-OMARY
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- Akıllı şebekelerin ve uygulanabilirliklerinin incelenmesi
Intelligent networks and their applicability
K.SİNAN DİNÇSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
1992
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. GÜNSEL DURUSOY