Deblurring text images affected by multiple kernels
Birden çok bulanıklaşma unsurundan etkilenmiş metin görüntülerinin netleştirilmesi
- Tez No: 507141
- Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA ÇELEBİ PINAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Bulanık görüntülerin netleştirilmesi literatürde en geniş çaplı çalışılan araştırma alanları arasında yer almakta olup son yıllarda bu alanda bir çok yeni yaklaşım sunulmuştur. Görüntü netleştirmesi, doğrusal değişen ve rastgele gürültüye maruz kalmış bir resim vektörünün tahminlenmesi üzerine çalışmaktadır. Araştırmamızda, birden fazla bulanıklaşma unsurundan etkilenmiş metin resimleri için bulanıklık giderme modeli sunmaktayız. Yaklaşımımızda öncelikle yaklaşık olarak ikitonlu olan resim gruplarına odaklanmaktayız. İlk olarak, bulanıklaşma unsurunun bilindiği duruma yaklaşım olarak konveks olmayan bir model geliştiriyoruz ve bu modelin çözümüne yönelik metin resimlerini tahmin edecek bir algoritma sunuyoruz. Ardından bulanıklaşma unsuru hakkında kısmi bir bilginin var olduğu durumları düşünerek bulanıklaşmayı birden fazla unsurun doğrusal kombinasyonunun oluşturduğu bir yaklaşımı varsayıyoruz. Bu yöntemde netleştirme operasyonu için gerekli unsunları kapsayacak ve doğru resmi bulmayı sağlayacak bir sözlük oluşturma işlemine yaklaşımı gösteriyoruz. Bu yeni yaklaşım doğrultusunda kısmi bilgi altında doğru bulanıklaşma unsurunu bulabilecek bir model sunuyoruz. Algoritmalarımızda özgün bir yaklaşım olarak kendi içerisinde düzenlileştirme sağlayacak bir yapıyı ortaya koyuyoruz. Son olarak, literatürde çoklukla kaşılaşılan ve yaklaşımımızın fayda sağlayacağı belirli problemleri inceliyoruz. Bu örnekler üzerinden bulanıklaşma üzerine kısmı bilginin var olduğu durumlarda yaklaşımımızın fayda sağlayacağı bir sözlüğün nasıl yaratılacağını gösterip modelimizin bu koşullar altındaki performansını sunuyoruz.
Özet (Çeviri)
Image deblurring is one of the widely studied and challenging problems in image recovery. It is an estimation problem dealing with restoration of a linearly transformed image that is additional disturbed with noise. In our research, we propose a new method to solve deblurring problems on text images affected by multiple kernels. In our approach we focus specifically on almost binary images that have specific intensity structures. First, we propose a non-convex non-blind deblurring model and provide an efficient algorithm that can restore a text-like image when the blurring kernel is known. Then we provide our alternate setting, the semi-blind problem, where a kernel is determined as a linear combination of multiple kernels. We propose how one can attack the deblurring problem by using dictionaries that are constructed using any prior information about the kernel. We propose a semi-blind deblurring model that can estimate optimal kernel using the elements of the dictionary. We consider a unique algorithm structure that favors regularizing the iterations through scaled parameter values and argue the advantages of this approach. Lastly, we consider some specific problems that are commonly used in the literature where one can utilize our alternate problem setting. We argue how one can construct a dictionary that can maximize the utility gained by the prior information regarding the blurring process and present the performance of our model in such cases.
Benzer Tezler
- Image text deblurring by convolutional neural networks
Konvolüsyonel sınır ağları ıle görüntü metın bulanıklığı gıderme
ALI SHAKIR MAHMOOD ALAHMED
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGaziantep ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN ÖZBAY
- Görüntü işleme ve yapay zekâ teknikleri kullanarak havadan alınan görüntülerin bulanıklık giderilmesi ve zararlı tespiti yapılması
Deblurring and pest detection of aerial images using image processing and artificial intelligence techniques
ÖMER ÇANGA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiSivil Havacılık Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT ONAY
- Denetimsiz derin öğrenme kullanılarak dijital meme tomosentezi görüntülerinde bulanıklığın giderilmesi
Unsupervised deblurring of digital breast tomosynthesis images using deep learning
MÜBERRA AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSA YILDIRIM
- Spatially varying single image deblurring using cyclegans
İmgelerde uzamsal olarak değişen bulanıklığın çevrimsel çekişmeli ağlar ile giderilmesi
GİZEM ESRA ÜNLÜ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LALE AKARUN ERSOY
- Blind image deblurring of linear motion with point spread function estimation in frequency domain
Lineer hareket sonucu oluşan kör bulanıklığın frekans alanında nokta dağılım fonksiyonunun tahmin edilmesi ile giderilmesi
BURÇİN DAĞISTAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBaşkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. DENİZ KARAÇOR