Kenar duyarlı odak pikseller ile yeni bir süper çözünürlük yönteminin geliştirilmesi
Development of a novel super-resolution method using edge-aware focal pixels
- Tez No: 958326
- Danışmanlar: DOÇ. DR. GÜLSÜM ZEYNEP GÜRKAŞ AYDIN, DOÇ. DR. ÖNDER DEMİR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 98
Özet
Süper çözünürlük, düşük çözünürlüklü görsellerden yüksek çözünürlüklü görseller üretmeyi amaçlayan ve özellikle görüntü işleme, bilgisayarla görme, tıbbi teşhis ve uzaktan algılama gibi alanlarda kritik rol oynayan bir tekniktir. Süper çözünürlük, görüntülerde kaybolmuş detayların yeniden yapılandırılmasını sağlayarak hem görsel kaliteyi artırır hem de bu görsellerin analitik kullanımına olanak tanır. Günümüzde bu amaçla kullanılan yöntemler, geleneksel interpolasyon tekniklerinden derin öğrenme tabanlı modellere kadar geniş bir yelpazeye yayılmıştır. Bu doktora tezinde, alanda öne çıkan çalışmalar incelenmiş ve süper-çözünürlüğü etkileyen temel sorunlar tespit edilmeye çalışılmıştır. Süper çözünürlük algoritmalarının, özellikle görsellerin kenar kısımlarında yeterli başarı gösteremediği tespit edilmiş ve bu soruna yönelik kenar odaklı yeni bir algoritma önerilmiştir. Bunun yanında sorunlu olabilecek kenar pikseller üzerinde adaptif bir şekilde çalışan, Diamond-Eye isimli bir matris önerilmiştir. Çeşitli standart veri setleri (Set5, Set14, BSD100, Urban100, DIV2K) kullanılarak yapılan deneylerde, önerilen yöntem PSNR, SSIM, A-DISTS ve LPIPS gibi hem piksel-temelli hem de algısal kalite metriklerinde başarı göstermiştir. Bu çalışma, yalnızca görsel iyileştirme değil, aynı zamanda algı kalitesine odaklanan bütünsel bir süper çözünürlük yaklaşımı sunmakta ve gelecekteki araştırmalar için bir temel oluşturmaktadır. Bu çalışmanın bir diğer konusu da RGB renk uzayına alternatif olarak YCbCr ve CIELab gibi akromatik eksenli renk uzaylarının süper çözünürlük üzerindeki etkisi sistematik biçimde incelemektir. Süper çözünürlük işleminden sonra sonuç görüntülerin, akromatik eksene sahip farklı renk uzayları olan YCbCr ve CIELab renk uzaylarına dönüştürülmesi hâlinde PSNR ve SSIM gibi standart metriklerde daha yüksek skorlar elde edilebildiğini ancak bu skor artışlarının görsel olarak gerçek kalite artışı anlamına gelmediği gösterilmiştir. A-DISTS ve LPIPS gibi insan algısına dayalı metriklerle yapılan değerlendirmeye göre, bu artışların yanıltıcı olabileceği, gerçek kalite iyileşmesiyle ilişkilendirilmemesi gerektiği vurgulanmıştır.
Özet (Çeviri)
Super-resolution is a technique that aims to generate high-resolution images from low-resolution inputs and plays a critical role in domains such as image processing, computer vision, medical diagnostics, and remote sensing. By reconstructing lost details in images, super-resolution enhances visual quality and enables their effective analytical use. Today, methods used for this purpose range from traditional interpolation techniques to deep learning-based models. In this doctoral dissertation, prominent studies in the field are reviewed and common issues affecting super-resolution performance are identified. It is observed that many super-resolution algorithms fail to preserve sufficient detail around object edges. To address this limitation, a novel edge-focused algorithm is proposed along with an adaptive matrix named Diamond-Eye, which operates specifically on problematic edge pixels. Experimental evaluations conducted on standard benchmark datasets (Set5, Set14, BSD100, Urban100, DIV2K) demonstrate that the proposed method yields promising results across both pixel-based and perceptual quality metrics, including PSNR, SSIM, A-DISTS, and LPIPS. The study presents a holistic approach that targets not only visual enhancement but also perceptual quality, offering a solid foundation for future research. Another major focus of this study is to systematically examine the impact of achromatic-axis color spaces such as YCbCr and CIELab as alternatives to the RGB color space in super-resolution tasks. The findings indicate that converting super-resolved images into these alternative color spaces may result in higher scores in traditional metrics like PSNR and SSIM. However, assessments using perceptual metrics such as A-DISTS and LPIPS reveal that these score increases can be misleading and do not necessarily reflect real improvements in visual quality.
Benzer Tezler
- Assessment of urbanization history of Addis Ababa city, Ethiopia
Addıs Ababa cıty, Ethıopıa'nın kentleşme tarihinin değerlendirilmesi
ABDURAHMAN HUSSEN YIMER
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Şehircilik ve Bölge PlanlamaMersin ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ CENAP YOLOĞLU
- Novel data partitioning and scheduling schemes for dynamic federated vehicular cloud
Dinamik federe araç bulutu için yeni bir görev yükü paylaşımı ve iş planlaması şemaları
WISEBORN MANFE DANQUAH
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DENİZ TURGAY ALTILAR
- Eddge sensitive lossless compression of hyperspectral image
Hiperspektral görüntülerin kenar duyarlı kayıpsız sıkıştırılması
HASAN K.H. YAMEEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ TANGEL
PROF. DR. MEHMET KEMAL GÜLLÜ
- Sayısal görüntü boyutlarının ara değerleme yöntemi ile büyütülmesi
Increasing the size of digital images with interpolation method
EMRE KARA
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. CABİR VURAL
- Gürültülü görüntülerin akıllı bir yöntem ile onarımı
Image de-noising with an intelligent method
SERGEY TSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YAŞAR BECERİKLİ