Kenar destekli düşük aydınlıklı görüntü iyileştirme ağı
Edge supported low lightness image enhancement network
- Tez No: 849725
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SERDAR ÇİFTÇİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Harran Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 54
Özet
Nesnelere düşen ışık miktarı; nesnenin bulunduğu mekâna (iç/dış), gün içerisindeki zamana (gündüz/gece) ve ışık kaynağına (güneş/yapay) bağlı olarak değişebilmektedir. Düşük ışığa bağlı olarak fotoğraf makinesi ile çekilen görüntülerde kontrast düşüklüğü, renk kaybı, gürültü oluşumu ve detay bilgisi eksikliği gibi sorunlar yaşanmaktadır. Bu durum insan görsel zevkini ve bilgisayarlı görü uygulamalarının performansını etkilemektedir. Düşük aydınlıklı görüntülerin iyileştirilmesi konusu sıkça çalışılmış olup bu alanda başarılı sonuç sergileyen çalışmalardan biri olan GLADNet mimarisi bu tezde temel alınmıştır. GLADNet mimarisi iki temel birimden oluşmakta ve bunlar sırasıyla önce görüntü parlaklık değeri tahmin etme birimi sonrasında ise görüntü detay bilgisi iyileştirme birimidir. Bu çalışmada görüntü detay bilgisi iyileştirme biriminin geliştirilmesi üzerine yoğunlaşılmıştır. Bu bağlamda U-Net tabanlı bir kenar çıkarma birimi geliştirilmiş ve bu birimin sonucu görüntü parlaklık değeri tahmin etme biriminin sonucuna eklenerek görüntü detay bilgisi iyileştirme birimine girdi olarak verilmiştir. Önerilen yaklaşım ile yapılan deneyler sonucunda kenar ve doku bilgilerinde iyileşme, gürültü oluşumunda da azalma olduğu görülmüştür. U-Net tabanlı kenar çıkarma bloğuna kanal dikkat mekanizması eklendiğinde ise renk korunumunun sağlandığı görülmüştür. Elde edilen çıktı görüntünün kalitesini belirlemek amacıyla PSNR, SSIM ve FSIM metrik değerleri hesaplanmış ve sırasıyla 0.022, 0.019 ve 0.0101 miktarında performans artışı olmuştur. Referans görüntü olmadan yapılan deneylerde NIQE ve BRISQUE metriklerinde de performans iyileşmesi gözlemlenmiştir. Girdi görüntüde karmaşıklığın (kenar piksel yoğunluğu) artmasına bağlı olarak iyileştirme oranında artış elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
The amount of light that falls on objects can vary depending on the location of the object (indoor/outdoor), the time of day (day/night), and the light source (sun/artificial). Due to the low-light, images captured by a camera suffer from low contrast, color loss, noise, and lack of detail. This affects the pleasure of human viewing and the performance of computer vision applications. Improving images in low-light conditions has been widely studied, and the GLADNet architecture, one of the successful works in this field, is used as the basis for this work. The GLADNet architecture consists of two basic units: the image brightness estimation unit and the image detail enhancement unit. In this study, we focus on developing the image detail enhancement unit. In this context, an edge extraction unit based on a U-Net is developed. The result of this unit is concatenated with the result of the image brightness estimation unit and used as input to the image detail enhancement unit. The experiments conducted with the proposed approach showed an improvement in edge and texture information and noise reduction. The color is preserved when the channel attention mechanism is added to the U-Net-based edge extraction block. To determine the quality of the output image, the PSNR, SSIM, and FSIM metrics were calculated, and the performance improvement was 0.022, 0.019, and 0.0101, respectively. A performance improvement was also observed for the NIQE and BRISQUE metrics in the experiments without the reference image. As the complexity of the input image (edge pixel density) increases, the improvement rate increases.
Benzer Tezler
- SDN-based Controllable-P2P-assisted CDN for HTTP adaptive live video streaming over edge access networks
Uç erişimli ağlar üzerinden HTTP uyarlamalı canlı video akışı için YTA tabanlı kontrol edilebilir-P2P destekli CDN
SELİN NACAKLI
Doktora
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET MURAT TEKALP
- İmplant üstü dayanaklarda farklı koping üretim tekniklerinin kron tutuculuğuna ve marjinal uyuma etkisi: İn vitro çalışma
Effect of different coping production techniques on retention and marginal fit of implant supported crowns: An in vitro study
HAYRİYE ŞENTÜRK ÇEŞMECİ
Doktora
Türkçe
2015
Diş HekimliğiErciyes ÜniversitesiProtetik Diş Tedavisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN ÖNDER GÜMÜŞ
- Production of hydrogenated nanocrystalline silicon based thin film transistor
Hidrojenlenmiş nanokristal silisyum tabanlı ince film transistör üretimi
TAMILA ALIYEVA
Doktora
İngilizce
2010
Fizik ve Fizik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiFizik Bölümü
DOÇ. DR. İSMAİL ATILGAN
- g-C3N4 destekli bimetalik sülfür nanokompozitlerinin fotokatalitik H2 üretiminin incelenmesi
Investigation of photocatalytic H2 production of g-C3N4 supported bimetallic sulfide nanocomposites
SERPİL KİSBET
- Dijital ve geleneksel ölçülerden elde edilen modeller üzerinde hazırlanan farklı kronların kenar ve iç uyumlarının değerlendirilmesi
Evaluation of internal and marginal adaptation of the different crowns fabricated on models obtained from digital and conventional impressions
MOHANAD SHOMAL
Doktora
Türkçe
2021
Diş HekimliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiProtetik Diş Tedavisi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞAFAK KÜLÜNK