Image super-resolution using sparse representation and novelty noise removal super-resolution
Parsel temsili ve yenilikçi gürültü giderme kullanılan görüntü süper çözünürlük süper çözünürlük
- Tez No: 673372
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SEFER KURNAZ
- 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: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 71
Özet
Süper çözünürlüklü bir kompozit görüntünün rekonstrüksiyonu, düşük çözünürlüklü bir resimden yüksek çözünürlüklü bir görüntü üretecektir. Süper çözünürlük sorunu iyi yanıtlanmadığından, görüntü parazitini gidermek için sayısal algoritmayı optimize etmek için dar bir yöntem uygulanır. Görüntünün toplam varyasyonu, gürültü istatistiksel kısıtlamalarına bağlı olarak en aza indirilir. Lagrange çarpanlarının kullanımına kısıtlamalar getirilmiştir. Çözüm, gradyan projeksiyon yönteminden türetilmiştir. Tanımlanan çeşitli kısıtlamalara dayalı, zamana dayalı bir kısmi diferansiyel denklemin çözümüdür. t—-~0o olarak, çözüm sürekli bir görüntüye yakınsar. Hızlı, nispeten kolay bir sayısal algoritmadır. Ölçümler genellikle çok gürültülü videolarla son teknolojidir. İşlem, resme düz sınırlar veren, müdahaleci değildir. Transferin ilk adımı tercüme edilebilir. özellik gradyanının büyüklüğünden ayrı olarak seviye eğriliğine eşdeğer bir hızda normal görüntünün seviye aralığı ve resmin sınır noktasına dönüş için ikinci bir aşama.
Özet (Çeviri)
The reconstruction of a composite image with a super-resolution will produce a high-resolution image from a low-resolution picture. Since the super-resolution problem is not well answered, a narrow method of optimizing numeric algorithm is implemented to remove image noise. The total variation of the image is minimized subject to noise statistical constraints. The restrictions are imposed on the use of Lagrange multipliers. The solution is derived from the gradient projection method. It is the solution of a partial differential equation based on time based on several constraints described. As t—-~0o, the solution converges into a continuous image. It is a fast, relatively easy numerical algorithm. The measurements are typically state of the art with very noisy videos. The process is non-invasive, which gives straight boundaries to the picture. A first step to the transfer can be translated. level range of the normal image at a pace equivalent to the level curvature separate from the magnitude of the feature gradient, and a second stage for the return to the boundary point of the picture.
Benzer Tezler
- Öğrenme tabanlı tek görüntü süper çözünürlüğü yaklaşımlarının geliştirilmesi ve uygulanması
Development and implementation of learning based single image super resolution approaches
SELEN AYAS
Doktora
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT EKİNCİ
- Seyreklik ve sözlük öğrenme yaklaşımlarının sınıflandırma ve yüz tanımaya uygulanması
Classification and face recognition application of sparsity and dictionary learning based methods
BERNA AZİZOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
- Compressed sensing and learning-based methods for super-resolution structured illumination microscopy
Süper çözünürlüklü yapılandırılmış aydınlatma mikroskopisi için sıkıştırılmış algılama ve öğrenmeye dayalı yöntemler
BATURAY ÖZGÜRÜN
Doktora
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN
PROF. DR. SELİM SAFFET BALCISOY
- Süper-çözünürlük yöntemlerinin hiperspektral görüntülerin çözünürlüklerinin artırılmasına etkisi
Effects of super-resolution methods on improving hyperspectral image resolutions
MURAT ŞİMŞEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKırıkkale ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EDİZ POLAT
- Satellite images super resolution using generative adversarial networks
Uydu görüntülerinde çekişmeli üretici ağ kullanarak süper çözünürlük
MARYAM SERDAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET HAMDİ KAYRAN