An efficient image dehazing for accurate object detection
Hassas nesne tanıma için etkili bir görüntü sis giderme yöntemi
- Tez No: 814290
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET TÜRKAN, DOÇ. DR. KAYA OĞUZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Nesne tespiti, Sayısal görüntü işleme, Object detection, Digital image processing
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Ekonomi Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Hava olayı olarak bilinen“sis”, dış manzarayı görme yeteneğini önemli ölçüde azaltır. Atmosferdeki ışığı emen ve ışığı saçan partiküller bunun başlıca nedenidir. Bu tez çalışması, hassas nesne tanımama için görüntü birleştirme tabanlı bir sis giderme yöntemi sunmaktadır. Birleştirme sürecini uygulamak için, her görüntünün her RGB katmanı için ağırlık haritaları, gama düzeltmesi yapılmış görüntüler kullanılarak hesaplanmaktadır. Daha doğru sonuçlar elde etmek için, füzyon işleminde girdiler için Laplace piramidi ve ağırlık haritaları için Gauss piramidi kombinasyonu kullanılmaktadır. Sisli girdi ve nihai çıktı görüntüleri, nesneleri doğru bir şekilde tespit etmek için YOLOv7 algoritmasında test edilmektedir. Geliştirilen yöntemi diğer yaklaşımlarla karşılaştırmak için kapsamlı testler yapılmıştır. Çeşitli sisli görüntüler üzerine sunulan sonuçlar, önerilen algoritmanın etkinliğini hem görsel hem de nicel olarak değerlendirerek yöntemin literatürdeki birçok öncü yönteme göre üstünlüğü sergilenmektedir.
Özet (Çeviri)
The weather phenomenon known as“haze”significantly reduces the ability to see external scenery. The light-absorbing and light-scattering particulates mainly bring this on in the atmosphere. This thesis suggests a single image fusion-based dehazing method for precise object identification. To apply the fusion process, weight maps are computed for each RGB layer of each image using a collection of gamma-corrected images. To generate more accurate results, the combination of the Laplacian pyramid for inputs and the Gaussian pyramid for weight maps is used in the fusion process. Hazy input and final output images are tested in the YOLOv7 algorithm to detect objects accurately. Comprehensive tests are conducted to compare the proposed method with the other approaches. The experimental results on a range of hazy pictures demonstrate the prior's strength both visually and quantitatively, showcasing the superiority of the developed algorithm over several cutting-edge methods in the literature.
Benzer Tezler
- Early detection of forest fire from video utilizing temporal information
Zamansal bilgiden faydalanarak videodan orman yangınlarının erken tespiti
MERVE TAŞ
Doktora
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAbdullah Gül ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KASIM TAŞDEMİR
DOÇ. DR. ZAFER AYDIN
- Distortion detection and restoration pipeline for phase contrast microscopy time-series-images
Faz kontrast microskopi zaman serisi goruntulerinde bozulma tespiti ve yeniden yapılandırma algoritması
MAHMUT UÇAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Demokrasi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DEVRİM ÜNAY
PROF. DR. Uğur TÖREYİN
- An efficient FPGA implementation of cnn specialized in image recognition for breast cancer
Başlık çevirisi yok
OMAR MHMOOD ABDULHADİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Gelişim ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. INDRİT MYDERRİZİ
- An efficient multi-neural network ensemble model for image classification
Görüntü sınıflandırması için verimli bir çoklu-sinir ağ topluluğu modeli
VELİ NAKÇİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ALTUN
- An efficient graph-theoretical approach for interactive mobile image and video segmentation
Etkileşimli gezgin imge ve video bölütleme için çizge temelli etkin bir yaklaşım
OZAN ŞENER
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH AYDIN ALATAN