Kernel classification of motion blurred images using artificial neural networks
Resimlerdeki hareket bulanıklığına neden olan filtre matrislerinin yapay sinir ağları kullanılarak sınıflandırılması
- Tez No: 589194
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖMER NEZİH GEREK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 58
Özet
Hareketli bir objenin kamera ile çekilmesi sırasında, hıza ve hareket yönüne bağlı olarak resimde hareket bulanıklığı oluşmaktadır. Hareket bulanıklığı, filtre matrisleriyle ifade edilebilinir ve bu matrislerle görüntü restorasyonu sağlanabilir. Bu projenin amacı, yapay sinir ağlarının eğitilip, resimdeki bulanıklığa neden olan filtre matrislerinin tahmin edilmesidir. Filtre matrisi bulunduktan sonra, Wiener ve Lucy-Richardson Dekonvolüsyonu gibi bazı algoritmalar kullanılarak, resimler kolayca daha keskin ve detaylı hale getirilebilinir. Bu projede, VGG, ResNet ve bir makalede paylaşılmış ağ yapısı kullanılarak, belirli açı ve uzunluk parametreleriye bulanıklaştırılan resimler eğitilmiştir. Eğitilen yapay sinir ağlarıyla, hareket bulanıklığı içeren resimlerin filtre matrislerinin tahmini gerçekleştirilip, tezin amacı doğrultusunda ağ tipleri kıyaslanmıştır. Eğitilen bazı yapay sinir ağ tiplerinin ve yapılarının, hareket bulanıklığına sebep olan filtre matrisini bulma bakımından uygunluğu araştırılmıştır. Ağ katmanlarındaki bazı düzenlemeler ile, filtre matrislerini doğru tahmin etme oranının nasıl arttırılacağı gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
When capturing a moving object with the camera, motion blur occurs in the picture depending on the speed and direction of movement. The motion blur can be classified in terms of filter matrices and the picture can be restored using it. The purpose of this project is finding the filter matrices that causes to the motion blur using artificial neural networks. Once the filter matrix or point spread function (PSF) found, the motion-blurred images can be sharpened using well-known algorithms such as Wiener, Lucy Richardson Deconvolution. A few datasets that have lots of training images are blurred with the parameters (blur angle and length) of specific motion blur kernels and they are trained using VGG, ResNet and a network model that is shared in an article. Then, the prediction of the filter matrices is evaluated using validation datasets for every trained networks. The prediction accuracies for the trained networks are compared to show which network type is best for the purpose of this thesis. Some types of artificial neural networks and their structures are investigated for their suitability in terms of finding the accurate PSF that causes motion blur. In addition, some modifications are applied to the network to increase the prediction accuracy. This improved the estimation of the correct filter matrices.
Benzer Tezler
- Videolarda insan eylemlerini tanımada poligon tabanlı öznitelik çıkarımı
Polygon based feature extraction for human action recognition in videos
OĞUL GÖÇMEN
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBaşkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT EMİN AKATA
- New clutter removal methods for through obstacle target detection
Engel arkası hedef tespitinde yeni kargaşa giderme yöntemleri
DENİZ KUMLU
Doktora
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. IŞIN ERER
- Yapay zeka teknikleri kullanılarak mikro ifadelerin tespiti ve sınıflandırılması
Detection and classification of microexpressions using artificial intelligence techniques
MEHMET ZAHİT UZUN
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YÜKSEL ÇELİK
DOÇ. DR. ERDAL BAŞARAN
- Yerfıstığının kırılmasında yeni bir yöntem
Başlık çevirisi yok
ONUR GÜVEN
Yüksek Lisans
Türkçe
1988
Makine MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiMakine Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. İ. DENİZ AKÇALI
- Destek vektör makinelerinde kullanılan çekirdek fonksiyonların sınıflama performanslarının karşılaştırılması
A comparison of classification performance of the kernel functions used in support vector machines
ÜLGER AYDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
BiyoistatistikHacettepe ÜniversitesiBiyoistatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAFİZE SEZER
PROF. DR. OSMAN SARAÇBAŞI