Geri Dön

Kernel classification of motion blurred images using artificial neural networks

Resimlerdeki hareket bulanıklığına neden olan filtre matrislerinin yapay sinir ağları kullanılarak sınıflandırılması

  1. Tez No: 589194
  2. Yazar: MUHAMMET ALİ ŞİRVAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ÖMER NEZİH GEREK
  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: Anadolu Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Videolarda insan eylemlerini tanımada poligon tabanlı öznitelik çıkarımı

    Polygon based feature extraction for human action recognition in videos

    OĞUL GÖÇMEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBaşkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT EMİN AKATA

  2. New clutter removal methods for through obstacle target detection

    Engel arkası hedef tespitinde yeni kargaşa giderme yöntemleri

    DENİZ KUMLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. IŞIN ERER

  3. Yapay zeka teknikleri kullanılarak mikro ifadelerin tespiti ve sınıflandırılması

    Detection and classification of microexpressions using artificial intelligence techniques

    MEHMET ZAHİT UZUN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YÜKSEL ÇELİK

    DOÇ. DR. ERDAL BAŞARAN

  4. Yerfıstığının kırılmasında yeni bir yöntem

    Başlık çevirisi yok

    ONUR GÜVEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1988

    Makine MühendisliğiÇukurova Üniversitesi

    Makine Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. İ. DENİZ AKÇALI

  5. 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

    Türkçe

    2010

    BiyoistatistikHacettepe Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAFİZE SEZER

    PROF. DR. OSMAN SARAÇBAŞI