Utilization of event based cameras for video frame interpolation
Video aradeğerleme için olay tabanlı kameraların kullanımı
- Tez No: 763861
- Danışmanlar: PROF. DR. ABDULLAH AYDIN ALATAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 87
Özet
Video Karesi Aradeğerlendirmesi (VKA), orijinal videonun iki ardışık karesinin arasında kareler sentezlemeyi amaçlar. Modern kare aradeğerlendirme teknikleri, nesnelerin hareketlerini dikkate alarak ara çerçeveler oluşturur. Ancak, bu yaklaşımlar, ana kareler arasında bilgi olmadan başarısız olan birinci dereceden bir yaklaşımı benimser. Olay temelli kameralar, kareler arasındaki ölü zamanda ek bilgi sağlayan yeni sensörlerdir. Yüksek zamansal çözünürlük ve düşük gecikme ile piksel başına parlaklık değişikliklerini eşzamansız olarak ölçerler. Hem olay temelli bilgiyi hem de orijinal çerçeveleri kullanan algoritmalar, birinci dereceden yaklaşım probleminin üstesinden gelir fakat gölgelenme ve olayların yetersiz olduğu bölgelerle ilgili sorunları vardır. Bu tez, kaliteli ara çerçeveler oluşturmak için olay temelli bilgileri ve standart görüntüleri görsel dönüştürücüleri ile birleştirmeyi amaçlamaktadır. Sonuçlar, ortaya konulmuş olan tekniğin en güncel teknikleri geçtiğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Video Frame Interpolation (VFI) aims to synthesize several frames in the middle of two adjacent original video frames. State-of-the-art frame interpolation techniques create intermediate frames by considering the objects' motions within the frames. However, these approaches adopt a first-order approximation that fails without information between the keyframes. Event cameras are new sensors that provide additional information in the dead time between frames. They measure per-pixel brightness changes asynchronously with high temporal resolution and low latency. The algorithms that use both the event-based information and the original frames overcome the problem of first-order approximation. However, they still have issues related to ghosting and the regions with insufficient events. This thesis aims to utilize visual transformers efficiently to combine event-based information and RGB frames to create better quality intermediate frames. The results show that the proposed video frame interpolation technique surpasses the state-of-the-art methods.
Benzer Tezler
- Görüntü işlemede derin öğrenme tabanlı süper çözünürlük uygulamaları
Deep learning based super resolution applications in image processing
AHENK VURAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
- Düşük çözünürlüklü yüz görüntülerinin yerel zernike momentleri yöntemi ile sınıflandırılması
Classification of the low resolution face images by local zernike moments method
TOLGA ALASAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
DOÇ. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
YRD. DOÇ. DR. SERAP KIRBIZ
- Trafik otomasyonunda görüntü tabanlı araç tespit sisteminin geliştirilmesi ve FPGA ile gerçeklenmesi
Development ımage processıng based vehıcle detectıon system in traffıc automatıon and FPGA
FERHAT YALDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDULLAH BAL
- Sıkı geçme operasyonu için ANFIS ve yapay sinir ağları modellemesinin matematiksel model ile karşılaştırılması
Comparison of ANFIS and ann modeling with mathematical model for press-fitting operation
OĞUZHAN ŞİMŞİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ FUAT ERGENÇ
- Ardışık sayısal görüntülerde çok sayıda hareketli nesnenin tespiti, izlenmesi, tanımlanması ve sınıflandırılması (ntits)
Detection, tracking, identification and classification of multiple moving objects in sequential digital images (ntits)
KEMAL BOZKURT
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÇETİN ELMAS
PROF. DR. UĞUR GÜVENÇ