Geri Dön

Efficient algorithms for convolutional inverse problems in multidimensional imaging

Çok boyutlu görüntülemedeki evrişimsel ters problemler için etkin algoritmalar

  1. Tez No: 625381
  2. Yazar: DİDEM DOĞAN BAŞKAYA
  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: 2020
  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: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 160

Özet

Computational imaging is the process of indirectly forming images from measurements using image reconstruction algorithms that solve inverse problems. In many inverse problems in multidimensional imaging such as spectral and depth imaging, the measurements are in the form of superimposed convolutions related to the unknown image. In this thesis, we first provide a general formulation for these problems named as convolutional inverse problems, and then develop fast and efficient image reconstruction algorithms that exploit sparse models in analysis and synthesis forms. These priors involve sparsifying transforms or data-adaptive dictionaries that are patch-based and convolutional. The numerical performance of the developed algorithms is evaluated for a three-dimensional image reconstruction problem in spectral imaging. The results demonstrate the superiority of the convolutional dictionary prior over others. The developed algorithms are also extended to the compressive setting with compressed convolutional measurements.

Özet (Çeviri)

Hesaplamalı görüntülemede, ters problem çözülerek dolaylı ölçümlerden görüntü geriçatım yoluyla elde edilir. Spektral ve derinlik görüntüleme gibi çok boyutlu görüntülemedeki birçok ters problemde, ölçümler bilinmeyen görüntünün evri¸simlerinin üst üste binmesinden olu¸sur. Bu tezde, ilk olarak bu tür problemler evri¸simsel ters problemler adı altında genel bir çatıda ele alınmakta, ve ardından analiz ve sentez formundaki seyreklik modelleri kullanılarak hızlı ve etkin görüntü geriçatım algoritmaları geli¸stirilmektedir. Bu modeller seyrekle¸stirici dönü¸sümler ve veriye uyarlanır yama tabanlı evri¸simsel sözlükler içermektedir. Geli¸stirilen algoritmalar, sıkı¸stırılmı¸s ölçümlerin oldu˘gu durumlar için de kullanılabilmektedir. Algoritmaların sayısal ba- ¸sarımı spektral görüntülemede kar¸sıla¸sılan üç boyutlu bir görüntü geriçatım problemi için analiz edilmektedir. Sonuçlar evri¸simsel sözlük modelinin görüntü ba¸sarımı açısından di˘ger önsellerden üstün oldu˘gunu göstermektedir.

Benzer Tezler

  1. Image reconstruction with deep learning and applications in MR images

    Derin öğrenme ile görüntü geriçatımı ve MR görüntülerinde uygulamaları

    AMIR AGHABIGLOU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU

  2. Alt-uzay dönüşüm yöntemi ile Fır süzgeç tasarımı

    Finite-duration impulse response filter design using subspace transformations

    MEHMET DEVRİM AZAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik-Haberleşme Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ NUR GÖNÜLEREN

  3. Derin öğrenme tabanlı görüntü gürültü giderme için yoğun bağlantı kullanan yeni yaklaşımlar

    Densely connected structures in deep learning based image denoising

    VEDAT ACAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU

  4. Learning-based reconstruction methods for magnetic particle imaging

    Manyetik parçacık görüntüleme için öğrenme tabanlı geriçatım teknikleri

    ALPER GÜNGÖR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TOLGA ÇUKUR

  5. Dijital işaret işleme ve FIR filtre tasarımı algoritmaları

    Digital signal processing and FIR filter design algorithms

    METİN KALAYCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ. DR. MEHMET BÜLENT ÖRENCİK