Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
381025		A robust quality metric for image super resolution / Resim süperçözünürlüğü için gürbüz bir kalite metriği Yazar:YİĞİT KİPMAN Danışman: PROF. DR. GÖZDE AKAR Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering Dizin:	Onaylandı Yüksek Lisans İngilizce 2015 88 s.
Süperçözünürlük konusu görüntü işleme alanında son yıllarda çok aktif bir konu haline gelmiştir. Birçok süperçözünürlük algoritması geliştirilmistir; ancak bu süperçözünürlük algoritmaları görüntüye bulanıklaşma, örtüşme, eklenmiş gürültü ve salınım gibi çeşitli bozulmalar getirebilmektedir. Bu algoritmaların performansının değerlendirilmesi önemli bir problemdir; çünkü süperçözünürlük ile oluşturulan yüksek çözünürlüklü görüntüyü karşılaştıracak orjinal yüksek çözünürlüklü görüntü elde yoktur. Algılanan görüntü kalitesinin ölçümü için öznel testler yapılabilir; ancak bu testler zaman tüketici ve maliyetlidir. Süperçözünürlük kalitesini hesaplayan yalnızca birkaç nesnel kalite değerlendirme algoritması önerilmistir; ancak bu algoritmalar öznel testler ile arasında uygunluk sağlamamaktadır. Bu tezde, görüntü süperçözünürlügü için doğal görüntü istatistikleri felsefesini izleyen bir kalite değerlendirme algoritması analiz edilmistir ve algoritmaya bir iyileştirme önerilmiştir. Yüksek çözünürlüklü görüntülerin frekans enerji düşüş karakteristiklerine dayanan istatistiksel bir model insa edilmis, modelden sapmalar üzerinden kalite hesaplanmıştır. Doğal görüntü istatistikleri felsefesini izleyen referanssız, uzamsal bir görüntü kalite değerlendirme ölçütü önerilen algoritmaya eklenerek algoritma gürültüye karşı gürbüz hale getirilmistir. Sonuç olarak önerilen algoritmanın gürültüye karsı gürbüz oldugu ve insan görsel sistemi ile uygunluk sağladığı gösterilmiştir.
Superresolution have become an active topic in image processing in the last decade. Various superresolution algorithms have been developed; however these superresolution algorithms may introduce defects such as blurring, aliasing, added noise and ringing. Evaluating the performance of these superresolution algorithms is an important problem; because the original high resolution image is not available while quantifying the quality of superresolution image. Subjective tests can be made to quantify the perceived image quality; but they are time-consuming and expensive. Only a few objective quality assessment algorithms are proposed that evaluate the quality of superresoluted image from its low-resolution (LR) pair; but these do not correlate well with the subjective tests. In this thesis, a quality assessment algorithm for image superresolution that follows the philosophy of natural scene statistics (NSS) is analyzed and an improvement is proposed. A statistical model of frequency energy falloff characteristics of high resolution (HR) images is developed and a quality measure is calculated from the departures from HR image statistics. A no-reference spatial image quality assesment measure that also follows the philosophy of NSS is incorporated in the proposed algorithm to improve the robustness of the metric against noise. It is shown that the proposed approach is robust against noise and correlates well with the human visual system.