Deep learning based real-time colorful night vision
Derin öğrenme tabanlı gerçek zamanlı renkli gece görüşü
- Tez No: 920727
- Danışmanlar: PROF. DR. SEDAT NAZLIBİLEK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Başkent Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Yoğunlaştırılmış Yük Bağlantılı Aygıt (ICCD) gibi gece görüş sistemleri düşük ışık koşullarında (örneğin gece görüşü) hedef tanıma sağlar, ancak bir sahnedeki birden fazla nesnenin görüntülerini ayırmak ve hızlı bir şekilde analiz etmek için elverişsizdir. Gece görüş sistemlerinde gündüz gibi renkli bir görüntüye sahip olmak, görüntü analizini, gözlemcinin durumsal farkındalığını, tepki süresini ve algısal analizi (insan görüşü) kesinlikle iyileştirir. Çalışmanın amacı, gece görüş sistemlerindeki renkli tek tonlu(yeşil) görüntüyü derin öğrenme ağı kullanarak gerçek zamanlı olarak renge dönüştürerek gerçekçi bir görüntüye dönüştürmektir. Görüntüden görüntüye transferde kullanılan tekniklerden biri olan Cycle-GAN yöntem olarak tercih edilmiştir. Gece görüş alanının uygulaması doğayı gözlemlemiyle sınırlıdır. Bu amaçla vahşi doğada yakalanan tilkilerin veri seti seçilmiştir. Ağı eğitmek için gece görüş fotoğrafları veri setine ihtiyaç duyulmuştur. Araştırmalarda böyle bir veri setine rastlanmamıştır. Tez çalışmasını gerçekleştirebilmek için gece görüş filtresi geliştirilmiştir. Bu filtre, renkli görüntüden dört belirgin yeşil gece görüş tonu üretir: ay ışığı yokken, çeyrek ay ışığı varken, yarım ay ışığı varken ve dolunay ışığı varken. Çalışmanın ilk katkısı, dört belirgin ay ışığı gece görüş filtresi kullanılarak üretilen tilki veri setidir. İkincisi, renkli tek tonlu(yeşil) gece görüş görüntülerini renklendirmek için derin öğrenme ağı CycleGAN'ın kullanılması ilk defa bu tezde gerçekleştirilmiştir. Üçüncüsü, dört farklı Ay ışığı filtresi kullanılarak veri setinin çoğaltılması da gece görüş veri seti için bir veri seti artırma tekniği olarak kabul edilebilir.
Özet (Çeviri)
Night vision systems such as Intensified Charge-Coupled Device (ICCD) provide target recognition in low-light conditions (e.g., night vision) but are inconvenient for separating and quickly analyzing images of multiple objects in a scene. Having a colorful image like daytime in night vision systems definitely improves image analysis, situational awareness of the observer, reaction time, and perceptual analysis (human vision). The aim of the study is to convert the colored, color monochrome(green) image in night vision systems into a realistic image by converting it to color in real time using a deep learning network. Cycle-GAN, one of the techniques used in image-to-image transfer, was preferred as a method. The application of the night vision field is limited to observing nature. For this purpose, a dataset of foxes caught in the wild was selected. A dataset of night vision images was needed to train the network. No such dataset was found when searched. A night vision filter was developed to carry out the thesis work. This filter produces four distinct green night vision tones from the colored image: no moonlight, quarter moonlight, half moonlight, and full moonlight. The first contribution of the study is the fox dataset generated using the four distinct moonlight night vision filters. Second, the use of deep learning networks CycleGAN to colorize color monochrome(green) night vision images is the first time implemented in this thesis. Third, augmenting the dataset using four different Moonlight filters can also be considered as a dataset augmentation technique for the night vision dataset.
Benzer Tezler
- Dondurularak saklamanın tavuk etinin bazı kalite özellikleri üzerine etkisi
Başlık çevirisi yok
Ö.EVREN ATASOY
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. SUMRU TÖMEK
- Finite element investigation of beams of variable cross section
Başlık çevirisi yok
CAN BALKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
İnşaat MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiPROF. DR. ERGİN ÇITIPITIOĞLU
- Uygun sulama yönteminin seçimine ekonomik faktörlerin etkisi
Effect of economical factors on the selection of irrigation methods
YASEMİN ALTINORAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
ZiraatAnkara ÜniversitesiKültürteknik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. OSMAN YILDIRIM
- Nevşehir doyduk sulama alanı drenaj-tuzluluk sorunları ve çözüm yolları
Drainage-salinity problems and solution means in the Nevşehir doyduk irrigation area
CENGİZ KOÇ