Geri Dön

Full reference image quality assessment

Tam referans görüntü kalite değerlendirmesi

  1. Tez No: 768119
  2. Yazar: SELÇUK İLHAN AYDI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ERCHAN APTOULA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 69

Özet

Bu tezde, seyrek komşu önemine dayalı yeni bir tam referans görüntü kalitesi değerlendirme yöntemi önerilmiştir. Yöntem esas olarak paralel çalışan iki ayrı işlem hattından oluşur. İlk işlem hattında, giriş görüntüsünden bir dizi örtüşmeyen blok elde edilir ve merkezi bloğu yeniden oluşturmak için seyrek kodlamada kullanılmak üzere bir merkezi blok ve dört komşu blok seçilir. Komşu bloklar sözlük olarak kullanılır ve merkezi blok ilgili sinyal olarak tasarlanır. Elde edilen seyrek vektörler daha sonra referans ve çarpık görüntü arasındaki benzerlik ölçümünde kullanılan seyrek önem haritalarını oluşturmak için kullanılır. İkinci işlem hattında, gradyan bilgisi, önerilen yöntemin genel performansını artırmak için yardımcı bir özellik olarak kullanılır. Bu tezde, önerilen yöntemin performansını belirleyebilmek için bir takım deneyler yapılmıştır: Önerilen yöntem, dört görüntü kalitesi değerlendirme veri kümesi üzerinde en son teknoloji sığ ve derin yöntemlerle karşılaştırılmıştır. Deneylerden elde edilen sonuçlara göre, önerilen yöntem İnsan Görme Sistemi ile güçlü bir korelasyona sahiptir ve benzerleri ile rekabetçi bir performans göstermektedir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, a novel full reference image quality assessment method based on sparse neighbor significance is proposed. The method consists of two separate pipelines running in parallel. In the first pipeline, a set of non-overlapping blocks are obtained from the input image, and a central block and four neighboring blocks are chosen to be used in the sparse coding to reconstruct the central block. The neighboring blocks are used as dictionaries and the central block is devised as the signal of interest. The obtained sparse vectors are then utilized to create the sparse significance maps, which are used in the similarity measurement between the reference and the distorted image. In the second pipeline, the gradient information is employed as an auxiliary feature to enhance the overall performance of the proposed method. In this thesis, to be able to determine the performance of the proposed method, several experiments are conducted: the proposed method is compared against the state-of-the-art shallow and deep methods on four image quality assessment datasets. According to the results from the experiments, the proposed method possesses a strong correlation with the Human Visual System and shows a competitive performance with respect to its counterparts.

Benzer Tezler

  1. Kenar yoğunluğuna dayalı yeni tam referans görüntü kalitesi değerlendirme metodu

    New full reference image quality assessment method based on edge intensity

    TARIK MILOD ALARBI AHMAD

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKastamonu Üniversitesi

    Malzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ CAN DOĞAN VURDU

    DR. ÖĞR. ÜYESİ JAVAD RAHEBI

  2. Termal görüntülere derin öğrenme tabanlı süper çözünürlük yöntemlerinin uygulanması

    Application of deep learning based super resolution in thermal images

    CANER CİVE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU

  3. A learned post-processing model with quality-gated convlstm for video compression

    Video sıkıştırma için kalite kapılı evrişimsel uzun-kısa süreli bellek ile öğrenilmiş bir işlem sonrası model

    HİLAL GÜVEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET MURAT TEKALP

  4. Çoklu ortam servisleri için 2-boyutlu video ve derinlik haritası bazlı 3-boyutlu video derinlik algısı ölçüm metriği

    Color plus depth map based 3d video depth perception measurement metric for multimedia services

    HÜSEYİN BAYRAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKırıkkale Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÖKÇE NUR