Super resolution of light fields using convolutional neural network
Evrişimsel sinir ağları ile ışık alanlarının süper çözünürlüğü
- Tez No: 506324
- Danışmanlar: Prof. Dr. BAHADIR KÜRŞAT GÜNTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Sayısal görüntü işleme, Deep learning, Digital image processing
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Medipol Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği ve Siber Sistemler Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Işık alan görüntüleme, ışığın hem uzamsal hem de açısal dağılımını kaydederek, kayıt sonrası odaklama, kayıt sonrası diyafram kontrolü ve tek bir çekimden derinlik kestirimi gibi geleneksel görüntülemeden daha öte yetenekler sağlar. Mikro-lens dizisi (MLD) tabanlı ışık alan kameraları ışık alanını kaydetmede uygun maliyetli bir yaklaşım sunar. MLD tabanlı ışık alan kameralarının temel sorunu tek bir görüntü sensörünün uzamsal ve açısal bilgiyi kaydetmesi için paylaşılmasından dolayı ortaya çıkan düşük uzamsal çözünürlüktür. Bu tezde, öğrenme temelli ışık alan iyileştirme yaklaşımı sunulmaktadır. Evrişimsel sinir ağları ile kaydedilmiş ışık alanının hem uzamsal hem de çözünürlüğü arttırılmaktadır. Önerilen metod Lytro ışık alan kamerasıyla çekilmiş gerçek ışık alan verisiyle test edilmiş, uzamsal ve açısal iyileştirme açık bir şekilde gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
Light field imaging extends the traditional photography by capturing both spatial and angular distribution of light, which enables new capabilities, including post-capture refocusing, post-capture aperture control, and depth estimation from a single shot. Micro-lens array (MLA) based light field cameras offer a cost-effective approach to capture light field. A major drawback of MLA based light field cameras is low spatial resolution, which is due to the fact that a single image sensor is shared to capture both spatial and angular information. In this thesis, we present a learning based light field enhancement approach. Both spatial and angular resolution of captured light field is enhanced using convolutional neural networks. The proposed method is tested with real light field data captured with a Lytro light field camera, clearly demonstrating spatial and angular resolution improvement.
Benzer Tezler
- Termal görüntülere derin öğrenme tabanlı süper çözünürlük yöntemlerinin uygulanması
Application of deep learning based super resolution in thermal images
CANER CİVE
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Görüntü işlemede derin öğrenme tabanlı süper çözünürlük uygulamaları
Deep learning based super resolution applications in image processing
AHENK VURAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
İstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Global gravity field recovery from low-low satellite-to-satellite tracking with enhanced spatiotemporal resolution using deep learning paradigm
Global gravite alanının derin öğrenme paradigması kullanarak alçak uydudan alçak uyduya izleme ile iyileştirilmiş çözünürlükte belirlenmesi
METEHAN UZ
- Güvenlik kameralarındaki yüz görüntülerinin süper çözünürlüklenetleştirilmesi
Face enhancement in surveillance systems using super-resolutiontechniques
ALİ HÜSAMEDDİN ATEŞ
- Griölçek görüntülerde derin öğrenme tabanlı süper çözünürlük algoritmalarının karşılaştırılması
Comparison of deep learning based super resolution algorithms on grayscale images
MUHAMMET DABAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Ankara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
