Görüntü çözünürlüğü iyileştirme yöntemlerinin FPGA üzerinde gerçeklenmesi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, -, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2026
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: FURKAN DOĞAR
Danışman: HASAN ŞAKİR BİLGE
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Tek görüntü süper çözünürlük (SISR), özellikle gömülü görüntü işleme, tıbbi görüntüleme, uydu tabanlı gözlem ve otonom sistemlerde yüksek çözünürlüklü çıktılara ihtiyaç duyulan uygulamalarda önemli bir araştırma alanı hâline gelmiştir. Bu çalışmada, literatürde yüksek performansı ve düşük parametre sayısı ile bilinen FSRCNN (Hızlı Süper Çözünürlüklü Evrişimli Sinir Ağı) modeli, modern FPGA (Sahada Programlanabilir Kapı Dizileri) mimarilerine uyarlanmak üzere XCZU7EV-2FBVB900I Zynq UltraScale+ MPSoC'si (Çok İşlemcili Yonga üstü Sistem) üzerinde Vitis 2025.1 geliştirme ortamı kullanılarak Vitis Vision kütüphanesi fonksiyonlarıyla HLS (Yüksek Düzeyli Sentez) tasarımı yapılarak modernize edilmiştir. Mevcut FSRCNN FPGA uygulamasının yalnızca mavi renk kanalı üzerinde işlem yapması, xfOpenCV kütüphanesine bağımlı olması ve sınırlı pragma optimizasyonları nedeniyle verimsiz çalışması; bu çalışmanın temel motivasyonunu oluşturmuştur. Çalışma kapsamında FSRCNN mimarisi YCbCr (Parlaklık, Mavi renk kanalının parlaklıktan farkı, Kırmızı renk kanalının parlaklıktan farkı) renk uzayına uyarlanmış ve büyütme aşamasında ters konvolüsyonun yol açtığı periyodik artefaktlar yeniden boyutlandırmalı konvolüsyon yöntemi kullanılarak giderilmiştir. Önerilen tasarım RTL (Kayıt Aktarım Düzeyi) seviyesinde sentezlenmiş; C/RTL kosimülasyon (C ve RTL Düzeyinde Birlikte Doğrulama) başarıyla tamamlanmış ve ortaya çıkan IP (Fikri Mülkiyet) çekirdeği 32x32 giriş görüntüsü kullanılarak kaynak kullanımı, gecikme süresi ve PSNR (Tepe Sinyal-Gürültü Oranı) performansı bakımından xfOpenCV tabanlı uygulama ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar; önerilen tasarımın LUT (Arama Tablosu) ve BRAM (Blok Rastgele Erişimli Bellek) kullanımını anlamlı ölçüde azalttığını, gecikmeyi yaklaşık üç kata kadar iyileştirdiğini ve yüksek frekans ayrıntılarında daha kararlı bir görsel kalite sunduğunu göstermektedir. Bu çalışma, hem FSRCNN mimarisinin güncel FPGA ekosistemine uygun biçimde yenilenmesi hem de büyütme aşamasındaki yapısal bozulmaların donanım farkındalıklı çözümlerle giderilmesi açısından literatüre özgün ve yeniden üretilebilir bir katkı sunmaktadır.