Geri Dön

Computational spectral imaging techniques using diffractive lenses and compressive sensing

Kırınımlı lensler ve sıkıştırılmış algılamaya dayalı hesaplamalı spektral görüntüleme teknikleri

  1. Tez No: 571596
  2. Yazar: OĞUZHAN FATİH KAR
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEVİNÇ FİGEN ÖKTEM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 125

Özet

Spektral görüntüleme fizik bilimleri için temel bir tanılayıcı araç olup fizik, kimya, biyoloji, tıp, astronomi ve uzaktan algılama gibi pek çok alanda kullanılmaktadır. Bu tezde, ilk olarak bir yüksek çözünürlüklü hesaplamalı spektral görüntüleme tekniğinin farklı bir versiyonu sunulmakta ve ilgili büyük ölçekli ters problemlerin çözümü için hızlı bir seyrek gerikazanım yöntemi geliştirilmektedir. Bu teknik optik alanı dağıtmak için foton süzgeci adı verilen kırınımlı bir lens kullanmaktadır. Geliştirilen teknik, sahneyi uzamsal olarak modüle eden bir kodlu açıklık eklenerek süper-çözünürlüklü görüntüleme durumuna genişletilmiştir. Son olarak sistemin kapasitesi sıkıştırılmış durum için incelenmiştir. Bu durumda, yüksek miktarda sıkıştırılmış ölçümlerden seyrek gerikazanım yoluyla üç boyutlu spektral veri kübü geri oluşturulmuştur. Tüm görüntüleme modellerinde performans çeşitli durumlar için sayısal olarak gösterilmiş ve umut verici sonuçlar elde edilmiştir. Son olarak, sıkıştırılmış sistemin uzamsal-spektral çözünürlüğü ve optimizasyonu analitik ve sayısal yönlerden incelenmiştir.

Özet (Çeviri)

Spectral imaging is a fundamental diagnostic technique in physical sciences with application in diverse fields such as physics, chemistry, biology, medicine, astronomy, and remote sensing. In this thesis, we first present a modified version of a high-resolution computational spectral imaging modality and develop a fast sparse recovery method to solve the associated large-scale inverse problems. This technique uses a diffractive lens called photon sieve for dispersing the optical field. We then extend this technique to obtain super-resolution using an additional coded aperture to spatially modulate the field before dispersion. We also demonstrate the capability of the system in a compressive setting where the entire three-dimensional spectral cube is reconstructed from highly compressed measurements through sparse recovery. In all of the imaging modalities, we numerically illustrate the performance for various settings and obtain promising results. Lastly, we provide a detailed analysis on the spatio-spectral resolution and optimization of the system from both analytical and numerical aspects.

Benzer Tezler

  1. Numerical and experimental evaluation of computational spectral imaging with photon sieves

    Foton süzgeci ile hesaplamalı spektral görüntülemenin sayısal ve deneysel incelemesi

    TUNÇ ALKANAT

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SEVİNÇ FİGEN ÖKTEM

  2. Öz bilgi destekli derin öğrenme yaklaşımları ile hsg gürültü giderme

    Self-ınformation empowered deep learning approaches for hsı denoising

    ORHAN TORUN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SENİHA ESEN YÜKSEL ERDEM

    PROF. DR. MEHMET ERKUT ERDEM

  3. Exploiting optimal supports in enhanced multivariance products representation for lossy compression of hyperspectral images

    Hiperspektral görüntülerin çokdeğişkenliliği yükseltilmiş çarpımlar gösterilimi destek vektörlerinin optimize edilerek kayıplı sıkıştırılması

    MUHAMMED ENİS ŞEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Matematikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜHA TUNA

  4. Sayısal haritalama teknikleri kullanılarak DNA dizilimleri üzerinden lösemi hastalığının temel türlerinin yapay zeka tabanlı algoritmalar ile sınıflandırılması

    Classification of main types of leukemia disease with artificial intelligence-based algorithms on the DNA sequences using digital mapping techniques

    FATMA AKALIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEJAT YUMUŞAK