Geri Dön

Multi-frame super-resolution without priors

Önsel bilgisiz çoklu görüntüden süper çözünürlük

PDF İndir

  1. Tez No: 823511
  2. Yazar: VELİ GÜLMEZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MUSTAFA ÖZUYSAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 71

Özet

Ağırlıklı olarak iki tür süper çözünürlük yöntemi vardır: geleneksel yöntemler ve derin öğrenme yöntemleri. Geleneksel yöntemler varsayımlarla kapalı biçimde ifadeler tanımlarken, derin öğrenme yöntemleri veri kümelerinden öğrenilen önsel bilgilere dayanır. Ancak her ikisinin de çok basit olması ve önsel bilgiye güvenin kuvvetli olması gibi dezavantajları vardır. Uzamsal özet kodlamayı kullanarak önsel bilgiler olmadan düşük çözünürlüklü görüntüler kullanarak yüksek çözünürlüklü bir görüntünün nasıl üretileceğine odaklanıyoruz. Koordinat bilgilerini daha yüksek boyutlu uzaya eşlemek için uzamsal özet kodlamayı kullanan ızgara tabanlı bir süper çözünürlüklü model öneriyoruz. Amacımız, uzun eğitim sürelerini ortadan kaldırmak ve tüm gerçek dünya senaryolarını kapsayamayan veri setlerinden elde edilen verilere güvenmemektir. Bu nedenle, önerdiğimiz model, önsel bilgiler olmadan göreve özel süper çözünürlük yapabilir ve yanlış önceliklerin neden olduğu potansiyel halüsinasyon etkilerini ortadan kaldırabilir.

Özet (Çeviri)

There are mainly two types of super-resolution methods: traditional methods and deep learning methods. While traditional methods define closed-form expressions with assumptions, deep learning methods rely on priors learned from data sets. However, both of them have disadvantages such as being too simple and having strong trust in priors. We focus on how to generate a high-resolution image using low-resolution images without priors by utilizing spatial hash encoding. We propose a grid-based super-resolution model using spatial hash encoding to map coordinate information into higher dimensional space. Our aim is to eliminate long training times and not rely on priors from data sets that are not able to cover all real-world scenarios. Therefore, our proposed model is able to do task- specific super-resolution without priors and eliminate potential hallucination effects caused by wrong priors.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    385115

    Bayesian multi frame super resolution

    Bayes tabanlı çoklu çerçeveli süper çözünürlük

    EMRE TURGAY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖZDE BOZDAĞI AKAR

    DOÇ. DR. NAİL AKAR

  2. Tez No

    753612

    Single-frame and multi-frame super-resolution on remote sensing images via deep learning approaches

    Derin öğrenme yaklaşımlarıyla uzaktan algılama görüntülerinde tek çerçeve ve çok çerçeve süper çözünürlük

    PEIJUAN WANG

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İletişim Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ELİF SERTEL

  3. Tez No

    245847

    Comparison of single and multi frame super resolution reconstruction algorithms with analytical interpolation methods

    Tek ve çok çerçeveli süper çözünürlük yöntemleriyle analitik aradeğerleme yöntemlerinin karşılaştırılması

    HÜSEYİN ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. BÜLENT SANKUR

  4. Tez No

    472640

    Super resolution methods for remote sensing images

    Uzaktan algılama görüntüleri için süper çözünürlük metotları

    ÇAĞLAYAN TUNA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ELİF SERTEL

  5. Tez No

    338569

    Developing a model to increase quality of DEM

    SYM'nin kalitesini yükseltmek için bir model oluşturulması

    ONUR PAŞAOĞULLARI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Jeodezi ve FotogrametriOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NURÜNNİSA USUL

Geri Dön