Geri Dön

Using of convolutional neural network forgrayscale image colorization

Using of convolutional neural network forgrayscale image colorization

PDF İndir

  1. Tez No: 672544
  2. Yazar: ESRA ISSA
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. OĞUZ ATA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Veri teknolojisinin ilerlemesi, güvenlik ve örüntü tanıma dahil olmak üzere insan yaşamının daha kolay hale getirilmesini motive etmişti. Uygun özellik çıkarıldıktan sonra görüntüden büyük bilgiler elde edilebilir. Böylelikle görüntü işleme alanı, özellikle yapay zeka (AI) dahil edildikten sonra geniş bir ilgi gördü. Görüntü işlemenin aradığı hayati sorunlardan biri, eski görüntülerle veya başka bir deyişle, RBG teknolojisinin kullanılmasından önce yakalanan gri tonlamalı görüntülerle uğraşmaktır. Gri tonlamalı görüntülerin daha kısıtlı bilgi çıkarımı için analiz edilmesi, gri tonlamalı görüntünün bir RBG görüntüsüne dönüştürüldüğü renklendirme teknolojisi sayesinde mümkündür. Bu tezde, bir evrişimli sinir ağı (CNN) kullanılarak doğru bir görüntü renklendirme yaklaşımının geliştirilmesi önerilmiştir. Renklendirme performansının optimizasyonu, CNN modelinin ayarlanmasıyla gerçekleştirilir. Sonuçlar, önerilen sınıflandırıcının Yüzde 80.91 doğruluk puanına sahip olduğunu göstermiştir.

Özet (Çeviri)

The advancement of data technology had motivated more facilitation of human life including security and pattern recognition. Large information can be obtained from the image after proper feature extraction. Thus, the field of image processing has gained extended attention especially after incorporating artificial intelligence (AI). One of the vital problems that image processing is looking after is dealing with ancient images or in other words, the grayscale images which were captured before the introduction of RBG technology. Analyzing grayscale images for more curtail knowledge extraction is possible through colorizing technology where the grayscale image is converted into an RBG image. In this thesis, the development of an accurate image colorization approach is proposed using a convolutional neural network (CNN). Optimization of colorization performance is conducted through tuning of the CNN model. Results have shown that the proposed classifier have been scored of 80.91 Percent accuracy.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    637233

    Self-supervised pansharpening: Guided colorization of panchromatic images using generative adversarial networks

    Öz-denetimli pankeskinleştirme: Çekişmeli üretken ağlar ile pankromatik görüntülerin güdümlü renklendirilmesi

    FURKAN ÖZÇELİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖZDE ÜNAL

  2. Tez No

    707083

    An efficient FPGA implementation of cnn specialized in image recognition for breast cancer

    Başlık çevirisi yok

    OMAR MHMOOD ABDULHADİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Gelişim Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. INDRİT MYDERRİZİ

  3. Tez No

    785533

    Detection and classification of brown marmorated stink bug (Halyomorpha halys) damage in hazelnut using image processing and deep learning techniques

    Görüntü işleme ve derin öğrenme teknikleri kullanarak fındıkta kahverengi kokarca (Halyomorpha halys) zararının belirlenmesi ve sınıflandırılması

    OMSALMA ALSADIG ADAM GADALLA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    ZiraatOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Tarım Makineleri ve Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YEŞİM BENAL ÖZTEKİN

  4. Tez No

    827931

    Evrişimsel sinir ağları kullanarak Aspergillus mantar türlerinin sınıflandırılması

    Classification of Aspergillus fungi species using convolutional neural networks

    SIMARA SAFARLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ UĞUR GÜREL

  5. Tez No

    1012264

    MRI tabanlı görüntü işleme ve istatistiksel yöntemlerle alzheimer hastalığı evreleri arasındaki yapısal örüntülerin analizi

    Analysis of structural patterns between stages of alzheimer's disease using MRI-based image processing and statistical methods

    MUZAFFER GÖZTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    BiyoistatistikYıldız Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DOĞAN YILDIZ

Geri Dön