Full reference image quality assessment
Tam referans görüntü kalite değerlendirmesi
- Tez No: 768119
- Danışmanlar: PROF. DR. ERCHAN APTOULA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKastamonu ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CAN DOĞAN VURDU
DR. ÖĞR. ÜYESİ JAVAD RAHEBI
- Quality estimation and delivery of visual contents with different spatial resolutions
.
ALİ MURAT DEMİRTAŞ
Doktora
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUniversity of California IrvinePROF. HAMİD JAFARKHANİ
- Termal görüntülere derin öğrenme tabanlı süper çözünürlük yöntemlerinin uygulanması
Application of deep learning based super resolution in thermal images
CANER CİVE
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
- 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
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET MURAT TEKALP
- 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
2014
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKırıkkale ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÖKÇE NUR