Multi-Channel image identification and restoration in frequency domain using the em algorithm
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 47515
- Danışmanlar: PROF.DR. EMİN ANARIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Algoritmalar, Görüntü tanıma, Hata düzeltme modeli, Algorithms, Image recognition, Error correction model
- Yıl: 1995
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
iv KISA ÖZET Bu çalışmada toplamsal Gauss dağılımlı beyaz gürültüyle uzayda değişmez bulanıklık tarafından bozulmuş imge setinin aralarındaki ve uzaysaî düzlemdeki özbağınımlan da kullanılarak tanımı ve onarımı sorunu incelenmiştir. En büyük olabilirlik yaklaşımından hareket edilerek model parametrelerinin saptanmasında ve onarım safhasında beklenti-enbüyütme (EM) algoritması kullanılmıştır. İmge setindeki her çerçevenin 2-boyutlu Ayrık Fourier Dönüşümü alındıktan sonra işlemler frekans düzleminde gerçekleştirilmiştir. Etkin bir yöntem kullanılarak işlemler NM #NM boyutlu matrisler üzerinde değil N*N boyutlu matrislerde M kere tekrarlanarak yapılmıştır. Paralel işlem yöntemiyle her iterasyonda harcanan zaman M kere azaltılabilinir. Fakat bunun için özel donanım gerekmektedir. Benzetim çalışmaları değişik gürültü seviyelerinde denenmiştir ve çalışmaya eklenmiştir.
Özet (Çeviri)
üi ABSTRACT This thesis focuses on the combined identification and restoration of an image sequence degraded by both spatial blur and additive Gaussian white noise by utilizing both the spatial and temporal correlations that exist in and among frames. The maximum likelihood approach mathematically determined by the expectation-maximization (EM) algorithm, is used in finding the identification parameters and consequently the restored image set. The algorithm is implemented in the frequency domain. After taking the 2-D Discrete Fourier Transform (2-D DFT) of each channel, a computationally efficient method is used in which the calculations are performed on N*N matrices (where N is the number of channels) M times instead of the NM * NM matrices (where M is the number of pixels in a frame). Parallel processing can be possible on special hardware. Simulation results are presented for different signaî-to-noise ratios (SNR).
Benzer Tezler
- Akıllı şebekelerin ve uygulanabilirliklerinin incelenmesi
Intelligent networks and their applicability
K.SİNAN DİNÇSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
1992
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. GÜNSEL DURUSOY
- Tekstil sektörünün incelenmesi ve fabrika araştırmaları
An Examination of the textile industry and research of the textile factories
DİLEK ERİK
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Tekstil ve Tekstil Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. ATAÇ SOYSAL
- Image processing with the fractional fourier transform: Synthesis compression and perspective projections
Kesirli fourier dönüşümü ile görüntü işleme: Sentez, sıkıştırma ve perspektif dönüşümleri
İMAM ŞAMİL YETİK
Yüksek Lisans
İngilizce
2000
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALDUN M. ÖZAKTAŞ
- Generalized filtering configurations with applications in digital and optical signal and image processing
Genellenmiş süzgeçleme konfigürasyonları ve bunların sayısal ve optiksel işaret ve görüntü işlemedeki uygulamaları
MEHMET ALPER KUTAY
Doktora
İngilizce
1999
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALDUN M. ÖZAKTAŞ
- İki boyutlu kafes parametrelerinin sınırlı veri alanlarından hesaplanması
The Calculation of the 2-D lattice parameters from short data records
NURŞEN YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. AHMET HAMDİ KAYRAN