Image enhancement through new techniques in computational photography
Hesaplamalı görüntülemede yeni tekniklerle görüntü iyileştirme
- Tez No: 547624
- Danışmanlar: PROF. DR. BAHADIR KÜRŞAT GÜNTÜRK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Medipol Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği ve Siber Sistemler Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 121
Özet
Dijital bir görüntünün kalitesi, görüntü kaydetme sürecinde etkin olan sensör hataları, sensör dinamik aralığı, düşük uzamsal çözünürlük, merceklerden kaynaklanan bozulmalar, kamera sarsıntısı ve nesne hareketi gibi çeşitli faktörlere bağlıdır. Bu çalışma; dijital görüntülerde bulanıklık, sınırlı odak derinliği, düşük dinamik aralık ve yetersiz çözünürlük için bazı bozulmaları en aza indirmek için yeni teknikler geliştirmeye odaklanmaktadır. Tek bir bozulmuş görüntüden uzamsal-değişken netleştirme amaçlı esnek bir algoritma geliştirilmiştir. Algoritma, görüntüdeki temel bulanıklık bölgelerini bulmaya yönelik kaba bir nokta dağılım fonksiyonu (PSF) kestirimi ve kümeleme, PSF kestirimini iyileştirme, dekonvolüsyon ve füzyon aşamalarının içerir. Odak istifleme ve yüksek dinamik aralıklı (HDR) görüntülemede kamera dizisiyle çekilen çoklu pozlama ve odaklama görüntüleri kullanılarak geniş odaklı ve yüksek dinamik aralıklı görüntü oluşturulmaktadır. Işık alanı görüntülemedeki sınırlı uzamsal çözünürlük sorunu iki farklı şekilde ele alınmıştır: normal bir kamera ve ışık alanı kamerası içeren hibrit görüntüleme ve dekonvolüsyon ile tek bir görüntüden yüksek çözünürlüklü ışık alanı çıkarımı. Geliştirilen tüm algoritmalar gerçek verisetleri üzerinde test edilmiştir; hem nitel hem de nicel karşılaştırmalar önerilen algoritmaların mevcut literatür çalışmalarından üstünlüğünü göstermek için yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
Quality of a digital image depends on several factors operative during the image formation process, e.g. sensor defects, sensor dynamic range, poor spatial resolution,lens distortion, camera shake and object motion. This study focused on developing new techniques in computational photography for minimizing some degradations in digital images, including blurring, limited depth of field, low dynamic range, and insufficient resolution. A flexible framework is developed for space-variant deblurring using a single degraded image. Coarse PSF estimation of image patches and PSF clustering are performed to identify regions of uniform blur in an image followed by PSF refinement, deconvolution, and fusion. Focus stacking and high dynamic range (HDR) imaging are combined to generate all-in-focus HDR image using multiple exposure and multiple focus images, captured through a camera array. The limited resolution problem is addressed in the context of light field imaging in two different ways: hybrid stereo imaging involving a regular camera and a light field camera and deconvolution based high-resolution light field extraction from a single image capture. All the developed algorithms are tested on real datasets and both qualitative and quantitative comparisons have been made with the state-of-the-art methods to show the superiority of the proposed algorithms.
Benzer Tezler
- Rastgele markov alanları ve hücresel sinir ağları ile görüntü işleme
Image processing with markow random fields and cellular neural networks
MAHMUT ŞAMİL SAĞIROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Dinamik olmayan stokastik rezonans yöntemi kullanılarak su altı görüntülerinin iyileştirilmesi
Underwater image enhancement using non-dynamic stochastic resonance
RUSTAM SALIMOV
Doktora
Türkçe
2024
Fizik ve Fizik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HACI AHMET YILDIRIM
- A statistical framework for degraded underwater video generation
Bozulmuş sualtı video üretimi için istatistiksel bir yapı
SERKAN ŞATAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- Derin öğrenme ile pnömoni hastalığını tespit etme
Determining of pneumonia disease with deep learning
GAMZE AKPOLAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
ÖĞR. GÖR. HÜLYA YALÇIN
- Yüksek çözünürlüklü görüntülerde derin öğrenme tabanlı nesne tespiti için yeni bir önişleme yöntemi geliştirilmesi
Development of a new preprocessing method for deep learning based object detection in high resolution images
MUHAMMED TELÇEKEN
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DEVRİM AKGÜN
PROF. DR. SEZGİN KAÇAR