Hardware acceleration for adaptive gamma correction in embedded systems
Gömülü sistemler için uyarlanabilir gama düzeltmesi algoritmasinin donanim tabanli hizlandirilmasi
- Tez No: 994743
- Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR GÜDÜKBAY, PROF. DR. ÖZCAN ÖZTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Düşük ışık koşullarında görüntüleri iyileştirmek, fotoğrafçılık, güvenlik sistemleri, askeri ve otonom sürüş modelleri gibi çeşitli alanlarda kritik bir görevdir. Bu alanlar, ışık kaynakları ve gölgelerin yetersizliği nedeniyle düşük ışık koşullarındaki görüntülerde görüntü işleme ve analiz görevleri gerektirebilir. Ancak, düşük ışık koşullarında görüntü iyileştirmede yetersiz iyileştirme, aşırı iyileştirme ve yüksek güç tüketimi gibi sınırlamalar ve darboğazlar mevcuttur. Bu tez, düşük ışıklı görüntülerin görünürlüğünü artırmak için öğrenmeye dayalı olmayan bir yaklaşım olan bölge bazlı adaptif gama düzeltme (AGC) yöntemini tanıtmaktadır. Bu çalışmada, optimum gama değerini adaptif olarak seçmek için görüntü, tespit edilen kenar ve sırtlara göre bölgelere ayrılır. Daha sonra, her bölge için optimum gama değeri ortalama yoğunluk, parlaklık, ışık şiddeti ve RGB değerlerinden hesaplanır. Sonuç olarak, gama düzeltmesi her bölgeye ayrı ayrı uygulanır. Bu bölge bazlı yaklaşımla, giriş görüntüsünün yetersiz ve aşırı iyileştirilmesi önlenir. Ayrıca, yaklaşımımız güç sınırlı sistemlerde düşük ışık görüntü iyileştirme görevleri için tasarlanmıştır. Bu nedenle, uygulamamız literatürde geleneksel olarak kullanılan yüksek performanslı GPU'lar ve CPU'lar yerine düşük güç tüketen cihazlar kullanır. Sonuçlarımızı ve çıktı görüntülerimizi değerlendirmek için, değerlendirme ölçütleri olarak Tepe Sinyal Gürültü Oranı (PSNR), Yapısal Benzerlik İndeksi ölçümü (SSIM), Ortalama Karesel Hata (MSE), Doğallık Görüntü Kalitesi Değerlendiricisi (NIQE), çalışma süresi ve güç tüketimini kullandık. Ayrıca, yaklaşımımızın etkinliğini gözlemlemek ve önceki çalışmalarla karşılaştırmak için LOL ve MIT-Adobe FiveK olmak üzere iki veri kümesi üzerinde deneyler gerçekleştirdik. Öğrenmeye dayalı olmayan önceki yöntemlerle karşılaştırıldığında, yaklaşımımız PSNR'de iki kat iyileşme sağlıyor. Ayrıca, düşük ışık koşullarında görüntü iyileştirme işleminin güç tüketimini 250 kattan fazla azaltıyoruz.
Özet (Çeviri)
Enhancing images in low-light conditions is a critical task in various domains, including photography, security systems, military, and autonomous driving models. These fields often require image processing and analysis tasks in low-light images due to a lack of lighting sources and shadows. However, there are limitations and bottlenecks in low-light image enhancement, such as under-enhancement, over-enhancement, and high power consumption. This thesis introduces a region-wise adaptive gamma correction (AGC) method, which is a non-learning-based approach, to enhance the visibility of low-light images. In this study, to select the optimal gamma value adaptively, the image is partitioned into regions based on detected edges and ridges. Then, the optimal gamma value for each region is computed from average intensity, brightness, luminance, and RGB values. As a result, the gamma correction is applied to each region separately. With this region-wise approach, under-enhancement and over-enhancement of the input image are prevented. Furthermore, our approach is tailored for low-light image enhancement tasks in power-limited systems. Therefore, our implementation uses low-power devices rather than high-performance GPUs and CPUs, as typically used in the literature. To evaluate our results and output images, we use Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), Structural Similarity Index Measure (SSIM), Mean Squared Error (MSE), Naturalness Image Quality Assessor (NIQE), runtime, and power consumption as evaluation metrics. Also, to observe the effectiveness of our approach and compare it with prior studies, we conducted experiments on two datasets, namely, LOL and MIT-Adobe FiveK. When compared with previous non-learning-based methods, our approach achieves a twofold improvement in PSNR. Furthermore, we reduce the power consumption of the low-light image enhancement by more than 250X.
Benzer Tezler
- Farklı yüzeylere uyum sağlayabilen denge robotu için zeki ve adaptif kontrol algoritmalarının geliştirilmesi
Development of intelligent and adaptive control algorithms for balance robot capable of adapting different surfaces
ALİ ÜNLÜTÜRK
Doktora
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖMER AYDOĞDU
- Otonom araç konvoylarında kooperatif adaptif seyir kontrol sistemi için farklı haberleşme topolojilerinin modellenmesi ve analizi
Modeling and analysis of different communication topologies for cooperative adaptive cruise control system in autonomous vehicle convoys
BEYHANNUR GÜLDEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilim ve TeknolojiYıldız Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUMİN TOLGA EMİRLER
- Contributions to the determination of optimized driving strategies for electric vehicles using artificial intelligence based methods
Elektrikli araçlar için yapay zeka tabanlı yöntemlerle en uygunlaştırılmış sürüş stratejilerinin belirlenmesine katkılar
UFUK BOLAT
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERYA AHMET KOCABAŞ
DOÇ. DR. GÜLCİHAN ÖZDEMİR
- Döngüde donanımsal benzetim yapısı kullanılarak hafif uçak iniş takımının yarı aktif kontrolü
Semi-active control of light aircraft landing gear using hardware in the loop simulation structure
SEFA BURHAN EKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Uçak MühendisliğiSivas Bilim ve Teknoloji ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ SUAT YILDIZ
- Yatay eksenli çamaşır makinalarında titreşim ve gürültünün azaltılması amacıyla aktif ve yarı aktif kontrol uygulamalarının incelenmesi
Investigation of active and semi-active control applications for reducing vibration and noise on horizontal axis washing machines
BARIŞ CAN YALÇIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALUK EROL