Geri Dön

Zaman-uzamsal özniteliklerin çıkarımı ile arşivvideolarında leke onarma

Blotch restoration in archive videos with extraction of spatiotemporal features

  1. Tez No: 634494
  2. Yazar: YILDIZ AYDIN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BEKİR DİZDAROĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Yazılımı Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 123

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

  1. Identification of object manipulation anomalies for service robots

    Servis robotları için nesne etkileşim anomalilerinin tanısı

    DOĞAN ALTAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SANEM SARIEL UZER

  2. Hiperspektral imgelerin izge-uzamsal sınıflandırılması için olasılıksal modeller

    Probabilistic models for spectral-spatial classification of hyperspectral images

    SEZER KUTLUK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDIN AKAN

    DOÇ. DR. KORAY KAYABOL

  3. Derin öğrenme yöntemleri ile zaman serisi tahmini

    Time series classification with deep learning methods

    HAKAN GÜNDÜZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE

  4. Deep wavelet neural network for spatio-temporal data fusion

    Uzamsal-zamansal veri füzyonu içinderin dalgacık sinir ağları

    AJLA KULAGLIC

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ

  5. İnsan etkileşimlerinin dizilimlerin histogramları ile tanınması

    Recognition of human interactions using histogram of sequences

    AYTAÇ ÇAVENT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NAZLI İKİZLER CİNBİŞ