Zaman-uzamsal özniteliklerin çıkarımı ile arşivvideolarında leke onarma
Blotch restoration in archive videos with extraction of spatiotemporal features
- Tez No: 634494
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BEKİR DİZDAROĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Görüntü iyileştirme, Görüntü işleme, Image enhancement, Image processing
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Yazılımı Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Gelecek nesillere yol gösterici niteliği olan arşiv belgelerinden biri de videolardır. Arşiv videoları sayısal filmlerin keşfinden önce analog filmler kullanılarak çekilmekteydi. Fakat bu analog filmler üzerinde, uygun olmayan saklanma koşullarından dolayı bazı bozulmalar meydana gelmektedir. Sıklıkla karşılaşılan bozulma türlerinden olan lekeler filmlerin üzerinde biriken kir ve toz parçacıklarından dolayı oluşmaktadır. Sayısala dönüştürülme işleminden önce bu tür bozulmaların onarımının yapılması gerekmektedir. Arşiv videoların tarihi ve kültürel miras niteliğinde olması nedeniyle onarım günümüzde üzerinde oldukça durulan bir konu olmuştur. Arşiv videolarında bulunan veri miktarı fazlalığı nedeniyle, insan görme sisteminden esinlenerek geliştirilen yöntemler kullanılarak film karesinin tamamını incelemek yerine belirgin noktalara odaklanılmakta ve bu sayede işlem ve zaman maliyeti düşürülmektedir. Bu çalışmada video içboyamada lekelerin onarımı problemi üzerine odaklanılmıştır. Lekelerin onarımı, leke konumlarının tespiti ve bu bölgelerin giderilmesi olmak üzere iki adımdan oluşmaktadır. Lekelerin arka plana zıt kontrastta olmasından dolayı insan görme sistemin önemli bir yönü olan görsel çıkarım haritası, leke tespit adımında kullanılmıştır. Lekelerin giderilmesinde ise yerel özniteliklerin kullanımına bağlı bir yaklaşım geliştirilmiştir. Tez kapsamında yerel öznitelik olarak ölçeklemeden bağımsız öznitelik dönüşümü (SIFT), hızlandırılmış gürbüz özniteliği (SURF), Harris köşe algılayıcı ve maksimal kararlı uç bölgeler (MSER) öznitelikleri kullanılmıştır. Bu bağlamda leke onarımı probleminde bulunan iki adımın her biri için iki ayrı yöntem geliştirilmiştir. Geliştirilen yöntemler son yıllarda sunulan çalışma ve literatürde bulunan temel yöntemlerle karşılaştırılmıştır. Deneysel çalışmalarda önerilen yöntemlerin karşılaştırılan yöntemlere göre daha başarılı sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
One of the archive documents that guide the future generations is videos. Archive videos were shot using analog films before the discovery of digital films. However, some degradations occur on these analog films due to improper storage conditions. Blotches, one of the most common types of degradations, occur due to dirt and dust particles accumulating on the films. Such degradations need to be repaired before being converted into numbers. Since the archive videos are of historical and cultural heritage, repair has been a highly emphasized subject today. Due to the large amount of data contained in archive videos, instead of examining the entire film frame by using methods developed inspired by the human vision system, focus is placed on specific points, thereby reducing process and time costs. In this study, the problem of repairing blotches in video inpainting is focused. It consists of two steps: repairing the blotches, determining the blotch locations and removing these areas. The visual saliency map, which is an important aspect of the human vision system, is used in the blotch detection step because of the contrast of the blotches against the background. An approach based on the use of local attributes has been developed to remove blotches. Within the scope of the thesis, scale-invariant feature transform (SIFT), speed up robust features (SURF), Harris corner detector and maximally stable extremal regions (MSER) features are used as local features. In this context, two different methods have been developed for each of the two steps in the blotch repair problem. The methods developed are compared with the basic methods in the study and literature presented in recent years. It has been observed that the performance of the proposed methods in the experimental studies yielded more successful results than the compared methods.
Benzer Tezler
- Açı temelli öznitelik çıkarımı ile üst vücut postür sınıflandırması
UPPER-BODY POSTURE CLASSIFICATION USING ANGLE-BASED FEATURE EXTRACTION
RABİA AYŞE GÜZEL
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL ÖZTEL
- Design of a steady-state visual evoked potential based brain-computer interface under covert attention
Örtük dikkat altında karalı hal görsel uyarılmış potansiyel tabanlı beyin-bilgisayar arayüzü tasarımı
BAŞAK ATABAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Biyoteknolojiİstanbul Medipol ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZAFER İŞCAN
- İnsan etkileşimlerinin dizilimlerin histogramları ile tanınması
Recognition of human interactions using histogram of sequences
AYTAÇ ÇAVENT
Doktora
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NAZLI İKİZLER CİNBİŞ
- Identification of object manipulation anomalies for service robots
Servis robotları için nesne etkileşim anomalilerinin tanısı
DOĞAN ALTAN
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SANEM SARIEL UZER
- Towards adaptive brain-computer interfaces: Statistical inference for mental state recognition
Uyarlanabilir beyin-bilgisayar arayüzlerine doğru: Zihinsel durum tanıma için istatistiksel çıkarım
MASTANEH TORKAMANI AZAR
Doktora
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN
Prof. Dr. SELİM SAFFET BALCISOY