Tez detayları

Efficient algorithms for convolutional inverse problems in multidimensional imaging = Çok boyutlu görüntülemedeki evrişimsel ters problemler için etkin algoritmalar

Yazarlar:

Doğan Başkaya, Didem

Yayıncı:

Orta Doğu Teknik Üniversitesi

Ana Başlıklar:

Mühendislik ve uygulamalı operasyonlar

Belge Tipi:

Tezler

Program Tipi:

Yüksek Lisans

Yayın Tarihi:

12/2019

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000304862

Özet

Hesaplamalı görüntülemede, ters problem çözülerek dolaylı ölçümlerden görüntü geriçatımyoluyla elde edilir. Spektral ve derinlik görüntüleme gibi çok boyutlu görüntülemedekibirçok ters problemde, ölçümler bilinmeyen görüntünün evri¸simlerininüst üste binmesinden olu¸sur. Bu tezde, ilk olarak bu tür problemler evri¸simsel tersproblemler adı altında genel bir çatıda ele alınmakta, ve ardından analiz ve sentezformundaki seyreklik modelleri kullanılarak hızlı ve etkin görüntü geriçatım algoritmalarıgeli¸stirilmektedir. Bu modeller seyrekle¸stirici dönü¸sümler ve veriye uyarlanıryama tabanlı evri¸simsel sözlükler içermektedir. Geli¸stirilen algoritmalar, sıkı¸stırılmı¸sölçümlerin oldu˘gu durumlar için de kullanılabilmektedir. Algoritmaların sayısal ba-¸sarımı spektral görüntülemede kar¸sıla¸sılan üç boyutlu bir görüntü geriçatım problemiiçin analiz edilmektedir. Sonuçlar evri¸simsel sözlük modelinin görüntü ba¸sarımı açısındandi˘ger önsellerden üstün oldu˘gunu göstermektedir.

Computational imaging is the process of indirectly forming images from measurementsusing image reconstruction algorithms that solve inverse problems. In manyinverse problems in multidimensional imaging such as spectral and depth imaging,the measurements are in the form of superimposed convolutions related to the unknownimage. In this thesis, we first provide a general formulation for these problemsnamed as convolutional inverse problems, and then develop fast and efficientimage reconstruction algorithms that exploit sparse models in analysis and synthesisforms. These priors involve sparsifying transforms or data-adaptive dictionariesthat are patch-based and convolutional. The numerical performance of the developedalgorithms is evaluated for a three-dimensional image reconstruction problem in spectralimaging. The results demonstrate the superiority of the convolutional dictionaryprior over others. The developed algorithms are also extended to the compressivesetting with compressed convolutional measurements.

Tez detayları

Efficient algorithms for convolutional inverse problems in multidimensional imaging = Çok boyutlu görüntülemedeki evrişimsel ters problemler için etkin algoritmalar

Yazarlar: Doğan Başkaya, Didem

Yayıncı: Orta Doğu Teknik Üniversitesi

Ana Başlıklar: Mühendislik ve uygulamalı operasyonlar

Belge Tipi: Tezler

Program Tipi: Yüksek Lisans

Yayın Tarihi: 12/2019

Belge Dili: İngilizce

Document ID (Org No.): 2000304862