Spatially varying single image deblurring using cyclegans
İmgelerde uzamsal olarak değişen bulanıklığın çevrimsel çekişmeli ağlar ile giderilmesi
- Tez No: 632429
- Danışmanlar: PROF. DR. LALE AKARUN ERSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 71
Özet
Bu tezde, uzamsal olarak değişken nesne hareket bulanıklığı ve eşleştirilmemiş bulanık/keskin eğitim çiftleri varlığında el görüntülerinden bulanıklığı kaldırmayı öğrenen yeni bir yöntem öneriyoruz. Sentetik bulanıklık eklenmiş verilerden ayrık gösterimleri öğrenerek görüntüde bulanıklığı kaldırma konusunda bir miktar başarı elde edilmiş olsa da, bu yöntemler hızla hareket eden nesneler var ise iyi performans göstermez; bu sebeple düşük poz tahmin performanslarının ortaya çıkması kaçınılmaz olur. Bu durum çoğu zaman işaret dili konuşan bir kişinin ellerini ani hareket ettirmesiyle meydana gelir. Bu sorunları imge içeriğinden (el dokusu, arka plan) bulanıklık bilgilerini kaldırarak çözmeyi öneriyoruz. Birbirlerine eş gelen eğitim çiftlerinin olmayışı, ayrık gösterimlere dayanarak bulanıklaştıran /bulanıklık kaldıran paralel ağlarla ve çapraz döngü tutarlılık kayıpları ile çözümlendirilmiş ve kısmi evrişimli ağ kullanılarak bulanık bölgelerden uzamsal değişken bilgi öğrenilmiştir. Sonuçlarımızı hem niteliksel hem de niceliksel olarak, gerçek bulanık görüntülerden ve keskin imgelerden oluşan bir veri kümesi ve sentetik bulanıklık içeren bir veri kümesi üzerinden sunuyoruz.
Özet (Çeviri)
In this thesis, we propose a novel method that learns to deblur hand images in the presence of spatially-varying object motion blur and unpaired blurry/sharp training pairs. While some success has been achieved in image deblurring by learning disentangled representations from synthetically blurred data, these methods do not perform well when objects in the frame are moving rapidly; consequently resulting in inferior pose estimation performances. This commonly occurs when the hands of a signer moves abruptly in a sign language setting. We propose to solve these problems by disentangling blur information from image content (hand texture, background). Lack of non-corresponding training pairs is dealt with cross-cycle consistency losses in blurring/deblurring branches based on disentangled representations and spatially-variant blur is extracted from blur-degraded regions using partial convolutions. We test our results both qualitatively and quantitatively on a novel hand blur dataset consisting of real blurry images and sharp frames as well as a reference synthetically blurred dataset.
Benzer Tezler
- Değişken rezolüzyonlu görüntü örnekleyici
Multi resolution image sampler
RIZA CAN TARCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiY.DOÇ.DR. M. SAİT TÜRKÖZ
- Multi-model and multi-stage learned image super-resolution
Çoklu model ve çoklu eğitim ile öğrenilen süper çözünürlük
CANSU KORKMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZAFER DOĞAN
PROF. DR. AHMET MURAT TEKALP
- Yeniden görüntü oluşturma tekniklerinin incelenmesi ve geliştirilmesi
Investigation and advancement of reconstruction image technics
REFİK ÖZALAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Nükleer MühendislikEge ÜniversitesiNükleer Mühendislik Ana Bilim Dalı
DR. SERDAR AKDURAK
- Continuous vs fixed-window temporal data processing for hand movement analysis
Başlık çevirisi yok
BEYZA TÜRKMEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YAKUP GENÇ
- Gerçek görüntüden elde edilen koordinatlarla robot kol hareket optimizasyonu
Optimization of the route for a robot arm by captured coordinate from a real image
MURAT KERT
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMustafa Kemal ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ERSİN ÖZDEMİR