Using of convolutional neural network forgrayscale image colorization
Using of convolutional neural network forgrayscale image colorization
- Tez No: 672544
- Danışmanlar: DOÇ. DR. OĞUZ ATA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 50
Özet
Veri teknolojisinin ilerlemesi, güvenlik ve örüntü tanıma dahil olmak üzere insan yaşamının daha kolay hale getirilmesini motive etmişti. Uygun özellik çıkarıldıktan sonra görüntüden büyük bilgiler elde edilebilir. Böylelikle görüntü işleme alanı, özellikle yapay zeka (AI) dahil edildikten sonra geniş bir ilgi gördü. Görüntü işlemenin aradığı hayati sorunlardan biri, eski görüntülerle veya başka bir deyişle, RBG teknolojisinin kullanılmasından önce yakalanan gri tonlamalı görüntülerle uğraşmaktır. Gri tonlamalı görüntülerin daha kısıtlı bilgi çıkarımı için analiz edilmesi, gri tonlamalı görüntünün bir RBG görüntüsüne dönüştürüldüğü renklendirme teknolojisi sayesinde mümkündür. Bu tezde, bir evrişimli sinir ağı (CNN) kullanılarak doğru bir görüntü renklendirme yaklaşımının geliştirilmesi önerilmiştir. Renklendirme performansının optimizasyonu, CNN modelinin ayarlanmasıyla gerçekleştirilir. Sonuçlar, önerilen sınıflandırıcının Yüzde 80.91 doğruluk puanına sahip olduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
The advancement of data technology had motivated more facilitation of human life including security and pattern recognition. Large information can be obtained from the image after proper feature extraction. Thus, the field of image processing has gained extended attention especially after incorporating artificial intelligence (AI). One of the vital problems that image processing is looking after is dealing with ancient images or in other words, the grayscale images which were captured before the introduction of RBG technology. Analyzing grayscale images for more curtail knowledge extraction is possible through colorizing technology where the grayscale image is converted into an RBG image. In this thesis, the development of an accurate image colorization approach is proposed using a convolutional neural network (CNN). Optimization of colorization performance is conducted through tuning of the CNN model. Results have shown that the proposed classifier have been scored of 80.91 Percent accuracy.
Benzer Tezler
- Assessing the impact of super-resolution on enhancing the spatial quality of historical aerial photographs
Tarihi hava fotoğraflarının mekansal kalitesini artırmada süper-çözünürlüğün etkisinin irdelenmesi
ABDULLAH HARUN İNCEKARA
Doktora
İngilizce
2024
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER
- A study in the implementation of convolutional neural network for image classification in frequency domain
Frekans alanında görüntü sınıflandırma için konvolüsyonel sinir ağlarının uygulanması
GÖKTUĞ ERDEM DAĞI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERHAN GÖKÇAY
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN TORA
- Evrişimli sinir ağları kullanılarak retina görüntülerinin segmentasyonu ve sınıflandırılması
Segmentation and classification of retina images using convolutional neural networks
MALI MOHAMMEDHASAN
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HARUN UĞUZ
- Lityum iyon batarya kapasitesinin genetik algoritma destekli yapay sinir ağı yöntemleri ile tahmini
Prediction of lithium-ion battery capacity with genetic algorithm-assisted artificial neural network methods
FATİH DURMUŞ
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERAP KARAGÖL
- Geniş ölçekli veriler üzerinde sınıflandırma ve bölütleme amaçlı evrişimsel sinir ağı ve istatistiksel modellerin geliştirilmesi
Development of convolutional neural network and statistical models for classification and segmentation on large-scale data
NURULLAH ÇALIK
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA