Geri Dön

Compressive spectral imaging using diffractive lenses and multi-spectral sensors with learned reconstruction and joint optimization

Öğrenimli geriçatım ve ortak eniyileme kullanarak kırınımlı lensli ve çoklu-spektral duyuculu sıkıştırılmış spektral görüntüleme

  1. Tez No: 721160
  2. Yazar: UTKU GÜNDOĞAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SEVİNÇ FİGEN ÖKTEM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 95

Özet

Sıkıştırılmış spektral görüntüleme, bütün üç boyutlu spektral kübü birkaç ölçümden, tercihen tek ölçümden, geriçatmayı hedeflemektedir. Yakın zamanda, kırınımlı lensler ile çeşitli spektral görüntüleme teknikleri geliştirilmiştir. Bu alandaki bir diğer gelişme, spektral süzgeç dizilimi kullanarak elde edilen çoklu-spektral duyuculardır. Bu tezde ilk olarak mevcut bulunan ve kırınımlı lens kullanan bir sıkıştırılmış spektral görüntüleme tekniği incelenmekte ve nicel metriklerle performansı değerlendirilmektedir. Sonra bu sistem üzerinde özyineli yöntemin iterasyonlar boyunca açıldığı model bazlı öğrenimli bir derin sinir ağı (DNN) ile ortak geriçatım ve sistem eniyileme çalışması yapılmaktadır. İkinci olarak, çoklu-spektral duyuculardan yararlanarak görüntüleme performansı daha güçlü olan yeni bir spektral görüntüleme sistemi geliştirilmektedir. Spektral kübü sıkıştırılmış ölçümlerden geriçatabilmek için benzer bir açılımlı ağ tasarlanmaktadır. Ayrıca hızlı bir seyrek geriçatım algoritması geliştirilmekte ve öğrenimli geriçatım tekniği ile karşılaştırılmaktadır. Geliştirilen görüntüleme tekniğinin başarımı, görünür ışınım bölgesinde farklı tasarım düzenleşimleri, ölçüm sayıları ve sinyal-gürültü oranlarıyla gösterilmektedir. Sonuçlar, geliştirilen sistemin daha basit bir optik sistem ile mevcut bulunan kırınımlı lensli sıkıştırılmış görüntüleme tekniklerine göre önemli derecede daha iyi görüntüleme başarımı gösterdiğini ve aynı zamanda tek ölçümle de kullanılabildiğini göstermektedir

Özet (Çeviri)

Compressive spectral imaging aims to reconstruct the entire three-dimensional spectral cube from a few measurements, ideally with a snapshot capability. Recently various spectral imaging modalities have been developed by exploiting diffractive lenses. Another line of development in this area is enabled by spectral filter arrays which resulted in multi-spectral sensors. In this thesis, we first review an existing compressive spectral imaging modality with diffractive lenses and analyze its performance using some quantitative metrics. We then study the joint reconstruction and system optimization for this imaging modality using a model-based learned approach with an unrolled deep neural network (DNN). Secondly, we improve on this modality by developing a new spectral imaging system that also exploits a multi-spectral sensor. To reconstruct the spectral cube from its compressive measurements, we design a learned reconstruction method using a similar unrolled network. A fast sparse reconstruction algorithm is also developed and compared with this learned reconstruction method. The performance of the developed imaging technique is illustrated for the visible regime using different design configurations, number of measurements, and signal-to-noise ratios. The results demonstrate that significant performance improvement can be achieved over the existing compressive spectral imaging modality with diffractive lenses, while also enabling snapshot capability with a simpler design.

Benzer Tezler

  1. Computational spectral imaging techniques using diffractive lenses and compressive sensing

    Kırınımlı lensler ve sıkıştırılmış algılamaya dayalı hesaplamalı spektral görüntüleme teknikleri

    OĞUZHAN FATİH KAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEVİNÇ FİGEN ÖKTEM

  2. Deep learning-based unrolled reconstruction methods for computational imaging

    Hesaplamalı görüntüleme için derin öğrenme tabanlı geriçatım yöntemleri

    CAN DENİZ BEZEK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEVİNÇ FİGEN ÖKTEM

  3. Production and characterization of CdSe based binary/binary and ternary/binary heterostructure multi shell quantum dots

    CdSe tabanlı ikili/ikili ve üçlü/ikili heteroyapı çok tabakalı kuantum noktalarının üretimi ve karakterizasyonu

    HADI SEDAGHAT PISHEH

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Fizik ve Fizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Nanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HİLMİ ÜNLÜ

  4. Efficient algorithms for convolutional inverse problems in multidimensional imaging

    Çok boyutlu görüntülemedeki evrişimsel ters problemler için etkin algoritmalar

    DİDEM DOĞAN BAŞKAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEVİNÇ FİGEN ÖKTEM

  5. Hyperspectral image compression using sparse representations and wavelet transform based spectral decorrelation

    Seyrek gösterimler ve dalgacık dönüşümüne dayalı izgel ilintisizleştirme kullanarak hiperspektral görüntü sıkıştırma

    HAYDER JAWDHARI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN