Geri Dön

Evrişimli sinir ağları ile görüntülerde bulanıklık tespiti

Blur detection of images with convolutional neural networks

  1. Tez No: 558888
  2. Yazar: EMRE KAÇAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN ÖZTÜRK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 54

Özet

Görüntülerin onarılması ve iyileştirilmesi, sayısal görüntü işleme uygulama alanlarında önemli bir yere sahiptir. Bulanık görüntülerin iyileştirilebilmesi için bulanıklık derecelerinin belirlenmesi çok önemlidir. Bu tez çalışmasında bulanık görüntülerin bulanıklık derecelerinin belirlenmesinde evrişimli sinir ağları kullanılmıştır. Görüntülerin bulanıklaştırılması işlemi nokta dağılım fonksiyonu ve ortalama filtre kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Nokta dağılım fonksiyonu kullanılarak bulanıklaştırılan görüntülerin, gaussian dağılım parametresinin belirlenmesi evrişimli sinir ağları ile gerçekleştirilmiştir. Ayrıca ortalama filtre kullanılarak bulanıklaştırılan görüntülerin, maske boyutları evrişimli sinir ağları kullanılarak belirlenmiştir. Öğrenme katsayıları, yığın büyüklüğü gibi parametrelere göre farklı evrişimli sinir ağları mimarileri incelenmiştir. Çalışmanın sonucunda uygun mimariler belirlenmiş ve evrişimli sinir ağları ile görüntülerin bulanıklık tespitinin gerçekleştirildiği görülmüştür.

Özet (Çeviri)

Image restoration and image enhancement has an important place in the application areas of digital image processing. Determining the degree of blur is very important for improving blurred images. Convolutional neural networks have been used to determine the degree of blur of blurred images in this thesis. Blurring of the images have been executed using the point distribution function and the average filter. Gaussian distribution parameters of the blurred images which have been blurred by using the point distribution function have been determined by convolutional neural networks. Also, the mask size of the blurred images which have been blurred by using average filter have been detected by convolutional neural networks. Different convolutional neural network architectures have been examined according to the parameters such as the learning rate and the batch size. As a result of this study, suitable architectures have been determined and also blur detection of the images with convolutional neural networks have been performed.

Benzer Tezler

  1. On real-world face super-resolution and face image synthesis evaluation

    Gerçek dünya yüz süper çözünürlüğü ve yüz görüntüsü sentezi değerlendirmesi üzerine

    ERDİ SARITAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL

  2. Self-supervised pansharpening: Guided colorization of panchromatic images using generative adversarial networks

    Öz-denetimli pankeskinleştirme: Çekişmeli üretken ağlar ile pankromatik görüntülerin güdümlü renklendirilmesi

    FURKAN ÖZÇELİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖZDE ÜNAL

  3. Efficient super-resolution and MR image reconstruction networks

    Verimli süper çözünürlük ve MR imgeleri geriçatım ağları

    DURSUN ALİ EKİNCİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN

  4. Stochastic bitstream-based vision and learning machines

    Stokastik bit akışı tabanlı görü ve öğrenme makineleri

    SERCAN AYGÜN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ECE OLCAY GÜNEŞ

  5. Image text deblurring by convolutional neural networks

    Konvolüsyonel sınır ağları ıle görüntü metın bulanıklığı gıderme

    ALI SHAKIR MAHMOOD ALAHMED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGaziantep Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN ÖZBAY