Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Ezgi KÜPÇÜOĞLU YAŞIN
Danışman: Hasan Şakir Bilge
Özet:
Günümüzde görüntü kalitesi çoğu alanda önemli bir etken haline gelmiştir. Özellikle uydu görüntüleri, yüz ve plaka tanıma, medikal görüntüleme alanlarında kaliteli görüntüler ihtiyaç haline gelmiştir. Yüksek görüntü elde edebilmek için kullanılan cihazlar maliyet açısından yük oluşturmaktadır. Ayrıca istenilen çözünürlükte görüntü için kullanılan cihazlar da yetersiz olabilmektedir. Tüm bu sorunlar dikkate alındığında, yüksek çözünürlüklü görüntü elde edebilmek için süper çözünürlük teknikleri kullanılmaya başlanmıştır. Süper çözünürlüğün tanımı basit olarak düşük çözünürlüklü görüntüler kullanarak yüksek çözünürlüklü görüntüler oluşturmaktır. Son yıllarda derin öğrenme kullanılarak yapılan çalışmaların başarılı sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. Bu çalışmada, medikal görüntülemedeki yüksek çözünürlüklü görüntü ihtiyacı gözetilerek ve derin öğrenme algoritmalarındaki başarılar göz önüne alınarak, tek görüntü süper çözünürlük yöntemleri olan EDSR ve DCSCN ve çok görüntü süper çözünürlük yöntemi olan DBVSR modelleri eğitilmiş ve sonuçları karşılaştırılmıştır.
Anahtar Kelimeler : Süper çözünürlük, derin öğrenme, evrişimli sinir ağları