Geri Dön

An efficient image dehazing for accurate object detection

Hassas nesne tanıma için etkili bir görüntü sis giderme yöntemi

  1. Tez No: 814290
  2. Yazar: ERAY KAÇMAZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET TÜRKAN, DOÇ. DR. KAYA OĞUZ
  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: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İzmir Ekonomi Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 52

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

  1. Early detection of forest fire from video utilizing temporal information

    Zamansal bilgiden faydalanarak videodan orman yangınlarının erken tespiti

    MERVE TAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAbdullah Gül Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KASIM TAŞDEMİR

    DOÇ. DR. ZAFER AYDIN

  2. 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

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Demokrasi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DEVRİM ÜNAY

    PROF. DR. Uğur TÖREYİN

  3. Superpixel based efficient image representation for segmentation and classification

    Bölütleme ve sınıflandırma için süperpiksel temelli etkin imge simgeleme

    HÜSEYİN EMRAH TAŞLI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ABDULLAH AYDIN ALATAN

  4. Kablosuz multimedya algılayıcı ağlarda verimli görüntü sıkıştırma ve iletim teknikleri

    Efficient image compression and transmission techniques in wireless multimedia sensor networks

    ALİ DERİNOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMaltepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ AKMAN

  5. An approach for the automatic segmentation of high resolution satellite images into agricultural fields

    Yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinin tarımsal parsellere otomatik segmentasyonu için bir yaklaşım

    ALIREZA RAHIMZADEGANASL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Jeodezi ve FotogrametriHacettepe Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA TÜRKER