Image deconvolution methods based on fourier transform phase and bounded energy
Fourier dönüşümünün fazı ve sınırlandırılmış enerji temelli imge ters evrişim yöntemleri
- Tez No: 519772
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET ENİS ÇETİN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Mühendislik Bilimleri, Tıbbi Biyoloji, Electrical and Electronics Engineering, Engineering Sciences, Medical Biology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 100
Özet
Fourier dönüşümün fazı ve sınırlandırılmış enerji tabanlı ters evrişim algoritmaları geliştirilmiştir. Ters evrişim, imge işleme uygulamalarında önemli bir araştırma alanıdır. Genel olarak, gürültülü filtrelenmiş gözlem imgelerinden özgün imgelerin kurtarılması kötü konumlanmış bir problemdir. Geliştirdiğimiz imge kurtarma algoritmalarında Fourier dönüşüm fazını bir kısıtlayıcı olarak kullandık. Fourier faz frekans tanım kümesinde kısıtlayıcı olarak kullanılabilecek kadar gürültüye gürbüzdür. Odaklandığımız konulardan bir tanesi bulanıklık kaynağı odaklamadaki küçük hatalar olan mikroskop imgeleri idi. Optik parametrelerin simetrik olmasından ötürü, Nokta Dağılımı Fonksiyonunun (NDF) simetrik olacağı varsayılabilir. NDF'de gözlemlenen bu simetri, orjinal imgenin Fourier dönüşüm katsayılarında sıfır faz kadar bozulma sonucunu doğurur. Evrişim Fourier tanım kümesinde çarpma işlemine denk geldiği için, gözlemlenen imgenin başlangıç noktası etrafındaki bazı frekanslardaki Fourier fazlarının aynı frekanslardaki orjinal imge Fourier fazlarını temsil edeceğini varsayabiliriz. Sonuç olarak, orjinal imgenin Fourier transform fazları gözlemlenen imgeden tahmin edilebilir ve bu bilgi Fourier tanım kümesinde kısıtlayıcı olarak kullanılabilir. Algoritmayı tamamlamak üzere, buna ek olarak uzaysal tanım kümesinde Toplam Değişme (TD) azaltma tabanlı bir düzenleme algoritması kullanılmıştır. Sunulan bu Fourier faz ilişkisini ve uzaysal tanım kümesinde düzenleme algoritmasını herkesçe bilinen kör Ayers-Dainty ters evrişim yöntemine bir sınırlayıcı olarak ekledik. Odaklandığımız bir başka problem ise oldukça bulanık Manyetik Parçacık İmgeleme (MPİ) uygulamalarında imgelerin kurtarılmasıydı. Bu çalışmamızda tek başına çalışabilen yinelemeli bir algoritma geliştirdik. Algoritma da yine MPİ NDF'nin simetri özelliğini temel almaktadır. Gerçek imgenin tahmini fazı gözlemlenen imgeden elde edilmektedir. Bu çalışmada l1 izdüşümü tabanlı düzenleme algoritmasından faydalandık. MPİ imgelerinde ön plan ve arka plan arasında doğal olarak bulunan yeterli yükseklikteki kontrast nedeniyle, küçük katsayıları sıfıra götüren l1 izdüşümü uygun bir yöntem olarak belirlenmiştir. Son olarak, simetrik olmayan filtreleri ters izdüşümlemek için daha genel bir kurtarma algoritması geliştirilmiştir. Algoritma, orjinal imge Fourier dönüşüm fazlarını tahmin etmek için NDF'nin bilinen Fourier fazı özelliklerinden faydalanmaktadır. Bunun yanısıra gözlemlenen imgenin ve NDF'nin bilgisi kullanılarak Fourier transform büyüklük tahminleri de güncellenmektedir. TD azaltma temelli bir düzenleme yöntemi algoritmayı uzaysal tanım kümesinde tamamlar. Sunulan algoritmanın Wiener filtrelerini başarım açısından geride bıraktığı simülasyon ve deneysel sonuçlarla gösterilmiştir. Ayrıca, Fourier dönüşüm fazının tahmini değerinin ek olarak kullanılmasının, ters evrişim yönteminlerinde faydalı olduğu sonucuna ulaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
We developed deconvolution algorithms based on Fourier transform phase and bounded energy. Deconvolution is a major area of study in image processing applications. In general, restoration of original images from noisy filtered observation images is an ill-posed problem. We use Fourier transform phase as a constraint in developed image recovery methods. The Fourier phase information is robust to noise, which makes it suitable as a frequency domain constraint. One of our focus is microscopy images where the blur is caused by slight disturbances of the focus. Because of the symmetrical optical parameters, it may be assumed that the Point Spread Function (PSF) is symmetrical. This symmetry of PSF results in zero phase distortion in the Fourier transform coefficients of the original image. Since the convolution leads to multiplication in Fourier domain, we assume that the Fourier phase of some of the frequencies of observed image around the origin represents the Fourier phase of the original image in the same set of frequencies. Therefore the Fourier transform phases of the original image can be estimated from the phase of the observed image and this information can be used as a Fourier domain constraint. In order to complete the algorithm, we also use a Total Variation (TV) reduction based regularization in spatial domain. We embed the proposed Fourier phase relation and spatial domain regularization as additional constraints in well-known blind Ayers-Dainty deconvolution method. Another problem we focused on is the restoration of highly blurry Magnetic Particle Imaging (MPI) applications. In this study we developed a standalone iterative algorithm. The algorithm again relies on the symmetry property of the MPI PSF. The phase estimates of the true image are obtained from the observed image. In this case we employ an l1 projection based regularization algorithm. The l1 projection reduces the small coefficients to zero which is suitable for MPI application because the contrast between foreground and background is sufficiently large by nature. Finally, a more general restoration algorithm is developed for deconvolution of non-symmetrical filters. The algorithm uses the known Fourier phase properties of the PSF in order to estimate the Fourier transform phase of the original image. We also update the estimated Fourier transform magnitudes iteratively using the knowledge of observed image and the PSF. A TV reduction based regularization method completes the algorithm in spatial domain. Simulations and experimental results show that the proposed algorithm outperforms the Wiener filter. We also conclude that the addition of estimate of Fourier transform phase is useful in any deconvolution method.
Benzer Tezler
- Image restoration and reconstruction using projections onto Epigraph Set of Convex Cost functions
Dışbükey maliyet fonksiyonları'nın epigraf kümesine dik izdüşümler kullanan imge restorasyonu ve yeniden inşa algoritmasi
MOHAMMAD TOFİGHİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ENİS ÇETİN
- Distortion detection and restoration pipeline for phase contrast microscopy time-series-images
Faz kontrast microskopi zaman serisi goruntulerinde bozulma tespiti ve yeniden yapılandırma algoritması
MAHMUT UÇAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Demokrasi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DEVRİM ÜNAY
PROF. DR. Uğur TÖREYİN
- Wavelet based deconvolution techniques in identifying fMRI based brain activation
fMRG tabanlı beyin aktivasyonlarının saptanmasında dalgacık dönüşümü teknikleri
EMİNE ADLI YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDAN ERKMEN
YRD. DOÇ. DR. DİDEM GÖKÇAY
- Sismik veri işlem yazılım paketi geliştirilmesi
Developing seismic data processing software packpage
ALİCAN PEKİYİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiJeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA EMİN DEMİRBAĞ
- Satellite images super resolution using generative adversarial networks
Uydu görüntülerinde çekişmeli üretici ağ kullanarak süper çözünürlük
MARYAM SERDAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET HAMDİ KAYRAN