Comparison of computational image inpainting methods
Hesaplamalı görüntü iç boyama yöntemlerinin karşılaştırılması
- Tez No: 527810
- Danışmanlar: PROF. DR. İNCİ BATMAZ, PROF. DR. İLKAY ULUSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Güzel Sanatlar, İstatistik, Electrical and Electronics Engineering, Fine Arts, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 125
Özet
Günümüz dünyasında görüntü işleme önemli bir rol oynar. Tıpta, kalite kontrolde, savunma sanayide ve güzel sanatlarda hayatımızı kolaylaştırmak için kullanılmaktadır. Tümor saptama, plaka tespiti, kenar saptama, el yazısı tanıma, gürültü azaltmak için filtreleme, eski fotoğrafların iyileştirilmesi ve benzeri alanlarda pek çok uygulamaları mevcuttur. Görüntü işlemenin amacını görünmez nesneleri gözlemlemek için görselleştirme, daha iyi görsel elde etmek için görüntü keskinleştirme ya da yenileme, görüntünün ilgilenilen alanının araştırılması için yeniden düzenlenmesi, görüntüdeki objeleri analiz etmek adına örüntü ve görüntü tanıma ölçümü olarak beş gruba ayırabiliriz. Görüntü yenileme ya da tamamlama olarak da bilinen içboyama (inpainting) görüntü işlemenin yeni araştırma konularından biridir. İçboyamanın temel amacı kayıp ya da eksik parçaların farklı tekniklerle arka plandaki komşuluklarından yararlanılarak doldurulmasıdır. Bu çalışmada, alanda yaygın olarak kullanılan parçalı diferansiyel denklemler (PDD), kriging ve yapay sinir ağları (YSA) yöntemlerinin göreceli olarak yeni olan çok değişkenli uyarlamalı regresyon eğrileri (ÇURE) ve konik çok değişkenli uyarlamalı regresyon eğrileri (KÇURE)'leriyle karşılaştırılmaktadır. Elde edilen sonuçlara göre, özellikle yapısal benzerlik indeksi dikkate alındığında PDD yöntemi diğerlerine göre daha iyi performans gösterirken, diğer yöntemler kendi aralarında benzer performanslar göstermişlerdir.
Özet (Çeviri)
Image processing plays an important role in today's world. It has been using in medicine, quality control, defense industry, fine arts to ease for our lives. There are many applications in these fields such as tumor detection, license plate detection, edge detection, recognition of handwritten digits, filtering for noise reduction, restoring old photographs, and the like. The aim of image processing can be divided into five groups: visualization to observe the objects that are not visible, image sharpening or restoration to create a better visual, image retrieval to seek for the image of interest, measurement of pattern and image recognition to analyze the objects in an image. Inpainting, also known as image restoration or completion is one of the hot topics of image processing. The basic idea of image inpainting is filling lost or missing parts of an image using information from the neighboring of background with different techniques. In this research, performances of widely used image in painting algorithms, Partial Differential Equations (PDE), Kriging and Artificial Neural Networks (ANNs) are compared to those of Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) and Conic Multivariate Adaptive Regression Splines (CMARS) which are novel in this domain. According to the results, the PDE method overperforms the others while the rest have similar performances; particularly, with respect to Structural Similarity Index (SSMI) criterion which represents human visual evaluation.
Benzer Tezler
- Deep image prior based high resolution isar imaging for missing data case
Eksik veri için derin görüntü önceli tabanlı yüksek çözünürlüklü tyar görüntüleme
NECMETTİN BAYAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. IŞIN ERER
- View dependent coding of 3D scenes
3 boyutlu sahnelerin bakış noktasına bağımlı kodlanması
MUZAFFER EGE ALPER
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ULUĞ BAYAZIT
- Desen sınıflandırma için kortikal gösterimlerin geleneksel görüntü işleme yöntemleri ile karşılaştırılması
Comparison of cortical representations with the traditional image processing methods for texture classification
HATİCE NİZAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET SERTBAŞ
- Comparison of experimental study and finite element analysis of bolted flange connections
Cıvatalı flanş bağlantılarının deneysel çalışmalar ve sonlu elemanlar analizleri ile kıyaslanması
SAMET EMRE YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Havacılık MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiHavacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALTAN KAYRAN
- Bitki hastalıklarının tespitinde geleneksel makine öğrenmesi ve derin öğrenme yöntemlerinin başarım karşılaştırması
Performance comparison of traditional machine learning and deep learning methods in plant disease detection
MUSA ÇETİNKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilecik Şeyh Edebali ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÜMİT ÇİĞDEM TURHAL