Hibrit süper çözünürlük modeli ile görüntü iyileştirme
Image enhancement with hybrid super resolution model
- Tez No: 986559
- Danışmanlar: PROF. DR. ÖMER FARUK BAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Sayısal görüntü analizi, Sayısal görüntü işleme, Digital image analysis, Digital image processing
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, bilgisayarla görme ve görüntü işleme alanında yer almakta olup uydu görüntülerinin çözünürlüğünün yazılımsal yöntemlerle artırılmasını amaçlamaktadır. Askeri ve sivil uydu görüntüleme ve tıbbi görüntüleme gibi pek çok alanda yüksek çözünürlüklü görüntülere ihtiyaç duyulmaktadır. Uydu ya da İHA'lardan alınan görüntülerdeki coğrafi bölgelerin içerisindeki nesnelerin tespit edilmesi için görüntünün yüksek çözünürlüklü olması gerekmektedir. Uydu sensörleri ve yüksek çözünürlüklü görüntüleme donanımları oldukça maliyetli olduğu için, bunlara alternatif olarak yazılımsal tekniklerle yüksek çözünürlüklü görüntü oluşturma algoritmaları geliştirilmiştir. Düşük çözünürlüklü görüntülerden, çeşitli görüntü işleme teknikleri kullanılarak yüksek çözünürlüklü görüntüler elde edilmesi süper çözünürlük olarak adlandırılır. Çalışma kapsamında literatürde önemli yere sahip süper çözünürlük modellerinin birbirine göre üstün olan özellikleri çeşitli kombinasyonlarla birleştirilerek daha iyi sonuçlara sahip hibrit görüntüler elde edilmiştir. Bu sayede, tek bir modelin sınırlamalarından kaçınılarak daha net, detaylı ve gerçeğe daha yakın yüksek çözünürlüklü görüntüler üretilmiştir. Önerilen hibrit yaklaşım, uydu görüntü analizinde daha yüksek ayrıntı elde edilmesini sağlarken, düşük çözünürlüklü görüntülerin görsel kalitesini artırarak süper çözünürlük alanındaki yazılımsal iyileştirme tekniklerinin etkinliğini geliştirmeyi hedeflemektedir.
Özet (Çeviri)
This study is situated within the fields of computer vision and image processing, and aims to enhance the resolution of satellite images through software-based methods. High-resolution imagery is required in many areas, including military and civilian satellite imaging as well as medical imaging. For detecting objects within geographic regions captured by satellites or UAVs, the images must be of high resolution. Since satellite sensors and high-resolution imaging hardware are highly expensive, software-based algorithms have been developed as an alternative for generating high-resolution images. Obtaining high-resolution images from low-resolution inputs using various image processing techniques is referred to as super-resolution. Within the scope of this study, the superior features of prominent super-resolution models in the literature were combined in various ways to produce hybrid images with improved results. In this way, limitations of using a single model were avoided, enabling the generation of clearer, more detailed, and more realistic high-resolution images. The proposed hybrid approach aims to obtain higher detail in satellite image analysis while improving the visual quality of low-resolution images and enhancing the effectiveness of software-based techniques in the field of super-resolution.
Benzer Tezler
- Pekiştirmeli öğrenme ile yüz görüntüsünün yüksek çözünürlükte elde edilmesi
High resolution facial image acquisition with reinforcement learning
EMRE ALTINKAYA
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURHAN BARAKLI
- Tehlikeli nesnelerin tespiti için süper çözünürlük tabanlı hibrit modelin geliştirilmesi
Development of super resolution based hybrid model for the detection of dangerous objects
AYŞE BERİKA VAROL MALKOÇOĞLU
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RÜYA ŞAMLI
- Hava hedeflerinin yüksek çözünürlüklü menzil profili verilerinden makina/derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
Classification of aerial targets from high resolution range profile data using deep/machine learning methods
SEDAT TÜRE
Doktora
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELÇUK PAKER
- Düşük uzamsal çözünürlüğe sahip hiperspektral görüntüleri için öğrenme tabanlı süper çözünürlük yöntemi
Learning-Based super-resolution method for hyperspectral images with low spatial resolution
HÜSEYİN AYDİLEK
Doktora
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKırıkkale ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİHAT İNANÇ
- Derin öğrenme ile cerrahi video anlama
Surgical video understanding with deep learning
ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU SARIKAYA