Search

Son yıllarda yoğun çalışma yapılan alanlardan birisi olan görüntü işleme, birçok mühendislik alanında başarıyla kullanılmaktadır. Görüntü işleme, girişleri ve çıkışları görüntüler olan işlemleri ve ayrıca bu görüntülerden öznitelikleri çıkartan süreçleri kapsamaktadır. Bu süreçlere, bölütleme, morfolojik işlemler, kenar bulma, köşe bulma ve filtreleme gibi işlemler örnek olarak verilebilir. Bu işlemler için kullanılan Resim veya görüntüler piksellerden oluşmaktadır. Bir VGA (Video Graphics Array (Video Grafik Dizisi)) aracılığı ile aktarılan 640x480 piksel boyutundaki bir görüntü üzerinde işlem yapılabilmesi için 307,200 adet verinin hesaplanması gerekmektedir. Görüntü kalitesi veya boyutu arttığında işlem hacmi de büyümektedir. Bu işlemlerin gerçek zamanlı yapılabilmesi için yüksek hızlı ve paralel işlem yapabilen sayısal platformlara ihtiyaç duyulmaktadır. Sunulan bu çalışmada, köşe algılama algoritmalarından FAST (Features from Accelerated Segment Test (Hızlandırılmış Segment Testinden Özellikler)) ve Harris köşe algılama algoritmaları, kenar bulma algoritmalarından Sobel kenar bulma algoritması, morfolojik işlem algoritmalarından yayma ile aşındırma yöntemleri ve renk değiştirme algoritması FPGA (Field Programmable Gate Array (Alanda Programlanabilir Kapı Dizileri)) çipleri üzerinde çalışmak üzere gerçek zamanlı olarak tasarlanmıştır. Tasarlanan gerçek zamanlı görüntü işleme algoritmalarında Xilinx Vivado Design Suite HLx kullanılmıştır. Gerçek zamanlı görüntüler HDMI (High Defination Multimedia Interface (Yüksek Çözünürlüklü Çoklu- Ortam Arayüzü)) aracığıyla kameradan alınmıştır. Alınan gerçek zamanlı görüntü verilerinin FPGA üzerinde işlenebilmesi için VHDL (Very High Speed Integrated Circuit Hardware Description Language (Çok Yüksek Hızlı Tümleşik Devre Donanımı Tanımlama Dili)) kullanılmıştır. Yapılan tüm tasarımlar Xilinx Zybo Z7-20 kartı üzerinde gerçeklenmiştir. FPGA-tabanlı tasarımların sonuçlarından elde edilen görüntü verileri HDMI aracılığıyla monitöre aktarılmıştır. Xilinx Zybo Z7-20 FPGA kartı üzerinde çalışmak üzere tasarımı yapılan gerçek zamanlı görüntü işleme algoritmalarından elde edilen sonuçlar sunulmuştur. Image processing, which has been one of the areas of intensive work in recent years, has been successfully used in many engineering fields. Image processing includes processes whose inputs and outputs are images, as well as processes that extract attributes from these images. Examples of these processes are segmentation, morphological operations, edge finding, corner finding and filtering. The pictures or images used for these operations consist of pixels. 307,200 pieces of data need to be calculated in order to be able to process an image of 640x480 pixels, which is transferred via a VGA (Video Graphics Array). As image quality or size increases, the transaction volume also increases. In order to carry out these transactions in real time, digital platforms that can perform high speed and parallel transactions are required. In this study presented, FAST (Features from Accelerated Segment Test) and Harris corner detection algorithms, Sobel algorithm from edge detection algorithms, spreading and erosion methods from morphological processing algorithms, and color changing algorithm FPGA (Field Programmable It is designed to run on Gate Array (Field Programmable Gate Arrays) chips in real time. Xilinx Vivado Design Suite HLx was used in the designed real time image processing algorithms. Real-time images were taken from the camera via HDMI (High Definition Multimedia Interface). VHDL (Very High Speed Integrated Circuit Hardware Description Language) was used to process the real-time image data received on FPGA. All the designs were implemented on the Xilinx Zybo Z7-20 card. Image data obtained from the results of FPGA-based designs were transferred to the monitor via HDMI. The results obtained from real-time image processing algorithms designed to work on Xilinx Zybo Z7-20 FPGA board are presented.

Sentetik Açıklıklı Radar (SAR) görüntüleme sistemi, yüksek çözünürlüklü bir görüntü elde etmek için çok fazla ölçüm gerektirir. Bu durum aynı zamanda ölçüm sayısının çok fazla olmasından dolayı, hızlı analog-dijital dönüştürücülere ve büyük yerleşik depolama sistemlerine duyulan ihtiyacı da arttırır. 1-bit nicemlemeyi kullanmak, bu sorunlara rasyonel bir çözüm olabilir. Bu tezde zamanla değişen eşikler kullanılarak 1-bit sıkıştırılmış SAR görüntüleme için yeni bir çerçeve sunulmuştur. Seyrek SAR görüntülerinin zamana göre değişen eşik değerlerle 1-bit olarak ölçülen gürültülü ölçümlerden nasıl yeniden yapılandırılacağı gösterilmiştir. Geleneksel 1-bit Sıkıştırılmış Algılama (SA) algoritmalarında, ölçümleri sıfır eşik ile karşılaştırarak 1-bit nicemleme yapılmıştır. Bu, sinyalin büyüklüğünün kaybolmasına neden olur ve tam sinyal geri kazanımı imkansız hale gelir. Bu algoritmaların aksine, biz alınan sinyali zamanla değişen eşiklerle karşılaştırarak 1-bitlik nicemleme yapıyoruz. Bu 1-bitlik nicemleme metodu ile birim norm kısıtlaması, tutarlılık fonksiyonu ve sofistike optimizasyon algoritmaları artık gerekli değildir. Ayrıca, bu yöntemle elde edilen sinyallerin genlikleri daha doğrudur. Bu 1-bit nicemleme yaklaşımını kullanarak, 1-bit CS SAR görüntüleme yeniden yapılandırma problemini, amaç fonksiyonunun l_2 veri doğruluğu terimi ve düzgün olmayan bir normalleştirme fonksiyonu içeren kısıtlanmamış bir optimizasyon sorunu olarak formüle edebiliriz. Bu kısıtlanmamış optimizasyon problemini çözmek için, değişken bölme ve hesaplama açısından verimli ve uygulaması kolay çarpanların alternatif yön yöntemini kullanıyoruz. Gerçek ve sentetik SAR görüntüleri içeren simülasyonlardan elde edilen sonuçlar, BCST-SAR (SAR görüntülemede zamanla değişen eşiklerle ikili SA) olarak adlandırılan, önerilen algoritmanın etkinliğini doğrulamaktadır. Synthetic Aperture Radar (SAR) imaging system requires too much measurements to achieve a high-resolution image. This situation also raises the need for fast analogue-to-digital-converters and large on board storage systems due to the large number of measurements. Using 1-bit quantization may be a rational solution to these issues. A new framework is introduced for 1-bit compressed SAR imaging by using time-varying thresholds in this dissertation. It has been demonstrated how to reconstruct sparse SAR images from noisy measurements which are quantized to 1-bit with time-varying thresholds. In conventional 1-bit Compressive Sensing (CS) algorithms 1-bit quantization has been done by comparing measurements to a zero threshold. This makes the magnitude information of the signal to be lost and exact signal recovery becomes impossible. Unlike those algorithms, we do 1-bit quantization by comparing the received signal to time-varying thresholds. With this 1-bit quantization method, unit-norm constraint, consistency function and sophisticated optimization algorithms are no longer needed. Moreover, the amplitudes of the signals obtained by this method are more accurate. Using this 1-bit quantization approach, we can formulate 1-bit CS SAR imaging reconstruction problem as an unconstrained optimization problem where the objective function includes l_2 data-fidelity term and a non-smooth regularization function. For solving this unconstrained optimization problem, we use variable splitting and the alternating direction method of multipliers which is computationally efficient and easy to implement. The results from simulations with real and synthetic SAR images validate the effectiveness of the proposed algorithm named as BCST-SAR (Binary CS with Time-varying thresholds in SAR imaging). 90

Bu tez çalışmasında, çeşitli imge anlama uygulamalarında etkin şekilde kullanılabilecek, yenilikçi bir model-güdümlü görsel sözlük oluşturma yöntemi geliştirilmiştir. Symbolic Patch Dictionary (SymPaD) olarak isimlendirilen bu görsel sözlük, Sözcükler Torbası (Bag of Visual Words) uygulama adımlarını izlemektedir, imge noktaları sıkça ve düzenli aralıklarla ziyaret edilir, bu imge noktaları yörelerine sözlük atomlarına benzerliklerine göre puanlar atanır, imge yörelerinin puanları bir histogramın selelerinde biriktirilir ve böylece imge imzası elde edilir. Önerilen yöntem, literatür çalışmalarından, görsel sözlüğün üretim aşamasında farklılaşmaktadır.SymPaD sözlüğündeki şekil bölütleri nitel imge karakteristiklerini kodlamak üzere matematiksel formülasyon ile üretilir. Geliştirilen yöntem, çeşitli imge anlama uygulamaları için kullanılan denektaşı verikümelerinde etkin performans başarımı sağlamaktadır. In this thesis, the problem of constructing a generic model-driven visual dictionarythat is adequate for a variety of image understanding applications is investigated. The proposed dictionary based scheme that we call Symbolic Patch Dictionary (SymPaD), follows the steps of Bag of Visual Words (BoVW) paradigm in which, pixels are visited on a dense grid, local image characteristics are extracted in terms of shape similarity scores to the dictionary atoms, the scores are pooled, and finally an image signature is obtained. We differ from BoVW schemes in the literature in the generation of our shape dictionary. These shape patterns are generated by mathematical formulae encoding qualititative image characteristics. Compared with the existing model-driven schemes our method is able to represent images of a variety benchmark datasets of image understanding applications with better discrimination. 144

Bu çalışmada mikroskop görüntüsü altında otomatik bir hücre sayım yöntemi sunulmuştur. İlerleyen bölümlerde de ayrıntılı bir şekilde açıklandığı gibi hücre sayımı, uzman bir kişi tarafından mikroskop merceğine sürekli bakılarak veya otomatik hücre sayımı yöntemleri kullanılarak yapılabilmektedir. Sayım uzman bir kişi tarafından yapıldığında oldukça yorucu uzun süren ve düşük doğruluklu bir işlem haline gelmektedir. Ayrıca farklı uzmanlar tarafından aynı hücre görüntüsünden farklı sayım sonuçları elde edilebilmektedir. Doğru sayım sonuçları elde etmek için mikroskop odağı da oldukça önemlidir. Mikroskop parametreleri doğru bir şekilde ayarlanmadıysa hücre sayımında önem taşıyan hücre kenarları bulanıklaşıp gölgelenebilir ve hücre sayımı oldukça zorlaşır. Bir görüntüde çok sayıda hücre olmasından kaynaklanan örtüşme problemi de sayımı zorlaştıran bir diğer problemdir. Hücrelerin gözle seçilebilir hale gelmesi için kullanılan bazı boyama teknikleri vardır. Boyama sonucu hücre merkezi açık, kenarları ise koyu renk olmaktadır. Ancak konsantrasyon fazla olduğunda iki veya daha fazla parlak kısım örtüşebilir ve bunun sonucu sayım zorlaşır ve doğruluğunu kaybeder. Yukarıda bahsedilen tüm problemler hücre sayımının otomatik bir şekilde yapılmasını ve sunulan sayım yöntemlerinin iyileştirilmesini gerektirir.Bu tezde, flüoresans mikroskob görüntüsü altında aşama aşama otomatik hücre sayımının nasıl yapıldığı açıklanmaktadır. Hücre görüntüsünde gürültü gibi istenmeyen bileşenleri kaldırmak için bir ön işleme adımı gerçekleştirilmiştir. Daha sonra sırasıyla histogram bölütleme, histogram analizi ve maksimum nokta analizi gibi görüntü işleme teknikleri uygulanarak otomatik hücre sayımı gerçekleştirilmiştir. Sunulan yöntemin etkinliğinin test edilmesi için simulasyon programları vasıtasıyla birçok sayım yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar, sunulan yöntemin başarıya ulaştığını ve gelecek vadeden bir çalışma olduğunu göstermektedir. In this thesis, automatic cell counting method under microscopy is proposed. As discussed in the following sections in details, the counting process can be performed in two ways: The manual counting in which a specialist counts the cells with naked eye, the automatic counting that utilizes the computer-based techniques. The counting process becomes exhausting, long and incorrect when the counting performed by specialist. Even though same cell image taking into account if it's counted by the different specialist, different results can be obtained from them. The focus of the microscopy is quite important to generate the correct images. If the microscopy parameters are incorrect the edges of the cells will be shady and some cells cannot be counted manually. Overlap is another difficulty that causes from the presence of many cells in a single scene. Therefore manual counting becomes slower, inaccurate and demanding task with naked eye. There are several techniques for dying the cells to turn them visible with naked eye. However, if the concentration is more than normal, two or more lighter points can overlap which causes the difficult and inaccurate cell counting. Because of the all above mentioned problems, the cell counting process must be performed automatically and the proposed automatic cell counting methods must be improved.In this study an automatic cell counting method under fluorescence microscopy has been discussed. The pre-processing step is used to eliminate the undesired components (noise) from the input images. Then, image processing technique as a histogram partitioning, histogram analysis and maximum point analysis is utilized respectively. To evaluate the effectiveness of the proposed study several computer simulations are performed. Simulations results show that the proposed method gives promising results. 87

Holografik mikroskopların en önemli özelliği, biyolojik hücreler gibi şeffaf nesnelerin resimlerinin, nesneleri boyamaya gerek olmaksızın kaydedilebilmesidir. Bu sayede, hücreler canlıyken incelenebilmektedir. Bunun yanında, canlı hücreleri taşımak yada hapsetmek için odaklanmış lazer ışını ile çalışan bir optik cımbız kullanilabilir. Dolayısıyla, optik cımbız ve holografik mikroskobu bir araya getiren bir araç biyoloji çalışmalarında oldukça yararlı olacaktır.Holografikde, kayıt esnasında mekanik odaklama yapılmasına gerek yoktur. Kaydedilen hologramın içindeki belirli parçacıklara odaklamak için doğru uzaklıkta yeniden yapılandırma yapmak gerekir. Yeniden yapılandırma, hologram yuzeyindeki dalga dağılımını sayısalolarak yayarak elde edilir. Eğer parçacığın kayıt yüzeyine olan optik uzaklığı bilinmiyorsa, bu uzaklığı tahmin etmek için otomatik odaklama yöntemleri kullanılmalıdır. Ancak, hologramın boyutu büyük olduğunda otomatik odaklama ve yeniden yapılandırma işleri uzun zaman almaktadır. Dolayısıyla, yalnızca bilgisayar işlemcileri kullanarak yüksek çözu ̈nürlüklü sayısal holografik mikroskobu gerçek zamanlı çalıştırmak olanaksızdır. Mikroskopu gerçek zamanlı çalıştırmak için donanımsal hızlandırıcılara ihtiyaç duyulmaktadır. Günümüz tüketici grafik kartları genel amaçlı hızlandırılmış işlem yapmaya çok müsaittirler. Bu kartlar kullanıldığında, hologramlar en gelişkin işlemcilere nazaran onlarca kat daha hızlı bir şekilde yeniden yapılandırılabilirler.Bu tezde; otomatik odaklama yapabilen yüksek çözünürlüklü bir sayısak holografik mikroskop (DHM) tanıtılmaktadır. Grafik kartının getirdigi işlem gücü ile mikroskop, gerçek zamanlı otomatik odaklama ve hologram işleme yeteneğine sahip olmustur. GPU kullanıldıgında saniyede 70 tane 1024 × 1024 boyutunda hologramın otomatik odaklama ile yeniden yapılandırılabildiği gosterilmiştir. Ayrıca, optik cımbız ile sayısal holografik mikroskobu birleştiren bir düzenek önerilmektedir. Bu düzenek ile bir yandan örneğin 3 boyutlu görüntüsü kaydedilirken diğer yandan optik cımbız ile hapsedilmesi ve taşınması gösterilmiştir. The most significant advantage of the holographic microscopy is being able to imagetransparent objects such as biological cells without staining. Therefore, the cellimage can be captured while it is alive. Moreover, Manipulating a living cell withoutdestructing it's structure can be achieved by the use of an optical tweezer whichapply a pulling force around a tightly focused laser beam without a physical contact.Therefore, an instrument that combines the holographic microscope and the opticaltweezer is quite useful for biological studies.Another advantage of holographic imaging is that, one does not need to do mechanicalfocusing for the scene when recording the hologram. Focusing is achievedby reconstructing the hologram at a certain depth. If the object's optical depthfrom the recording plane is not known a priori, auto-focusing algorithms must beused to estimate this distance. However, auto-focusing and reconstruction can bequite time consuming as the hologram sizes increase and the microscope can notoperate in real-time with high resolution holograms using traditional central processingunits (CPUs). Therefore, for real-time operation, additional hardware acceleratorsare required for reconstructing high resolution holograms. A holograms canbe reconstructed tens of times faster with a graphics processing unit than with thestate-of-the-art main CPUs.In this thesis, an auto-focusing megapixel-resolution digital holographic microscope(DHM) that uses a commodity graphics card as the calculation engine is presented.The computational power of the GPU allows the DHM to work in realtimesuch that the reconstruction distance is estimated unsupervised, and the postprocessingof the hologram is transparent to the user. Performances of the DHMunder GPU and CPU settings are presented and a maximum of 70 focused reconstructionsper second (frps) are achieved with 1024 ⇥ 1024 pixels holograms. Moreover, a setup for incorporating an optical tweezer to the holographic microscope is provided.With this setup, it is possible to trap small particles while performing holographicimaging. 80

Engel arkası görüntüleme tek katman, iki katman ve çoklu katman olarak kısımlara ayrılabilir. Tek katmanda çalışma homojen ortamda görüntüleme, iki katmanda çalışma yer altı görüntüleme ve çoklu katmanda çalışma duvar arkası görüntüleme (TWI) olarak tanımlanabilir. Yer altı görüntülemeye en güzel örnek yere işleyen radar (GPR) çalışmalardır. Günümüzde GPR çalışmaları için geliştirilen farklı görüntüleme yöntemleri mevcuttur. Bu yöntemlerden seyreklik tabanlı görüntüleme yöntemleri giderek önemini artırmaktadır. En yaygın olarak bilinen seyreklik tabanlı görüntüleme yöntemi sıkıştırılmış algılama yöntemidir.Sıkıştırılmış algılama (CS), GPR ile yer alt görüntülemesi veya duvar arkası görüntülemesi çalışmalarında çok kullanışlı bir algoritmadır. CS ölçüm sayısını düşürerek yüksek çözünürlükte görüntü elde edilmesini sağlar. Literatürdeki CS ile engel arkası görüntüleme çalışmaları, hedefleri ızgara noktalarında bulunan noktasal hedefler olarak kabul ederler ve duvar parametrelerinin kesin olarak bilindiğini varsaymaktadırlar. Fakat gerçek uygulamalarda hedefleri sadece ızgaranoktalarında kabul etmek veya duvar parametrelerini tam doğru olarak olarak kestirmek mümkün değildir. Bu çalışmada CS tabanlı engel arkası görüntülemede ızgaralama ve bilinmeyen parametrelerin CS performasına etkileri incelenmişve muhtemel çözüm önerileri tartışılmıştır. Engel arkası görüntüleme ile ilgili diğer bir önemli sorun ise 3D GPR görüntülemede mevcut olan sıkıntılardır.Bu sorunlar veri için gereken hafızanın çok yüksek olması ve verinin işlemesi için gereken sürenin çokluğudur. Bu çalışma 3D GPR görüntülemenin gerçek uygulamalardaki kullanımında karşılaşılan hafıza ve hız sorunlarını azaltacak yenibir 3D görüntüleme algoritmasını açıklar. Teorik olarak inceler ve yeni yöntem ile eski 3D görüntüleme yönteminin başarımlarını karşılaştırır. Subsurface or through the wall imaging can be divided to sections such as one layer, two layer and multiple layers. Work with one layer can be described as imaging of the homogeneous field, work with two layer can be described as subsurface imaging and work with multiple layer can be described as throughthe wall imaging. Ground penetrating radar (GPR) is the most known example of subsurface imaging. Several different imaging algorithms for GPR applications is exist. Sparsity based imaging methods from these are becoming significantlyimportant. The most common sparsity based imaging algorithm is compressive sensing (CS). Compressive sensing is a very useful algorithm that is used in ground penetrating radar or through the wall imaging (TWI). CS generates high resolution images by decreasing the required measurement number. Althoughthere are several recent works about TWI with CS, they assume that targets are point like positioned at only discrete grid locations and the wall parameters are perfectly known. However, in real applications, it is not possible to know the exacttarget positions or estimate the wall parameters exactly. The other important issue about the beyond obstacle imaging is the problems of the 3D GPR imaging. These problems are high dictionary size and computational complexity problems.This work represents a data module which realizes several different imaging algorithm and it have capability to compare and control the GPR datas that they have. In addition details the theory for CS based TWI and the imaging ability ofCS are detailed and the effect of errors in unknown parameters on the imaging performance is discussed. Finally, this thesis demonstrates a new approach for 3D GPR imaging and analyzes its theory and compare the performance of the proposed method with previous techniques. 107

Text in English ; Abstract: English and Turkish Includes bibliographical references (leaves 51-54) xii, 55 leaves This study was supported by The Scientific and Technological Research Council of Turkey (TÜBİTAK) Grant No: 108E201 Since the invention of high definition display technologies, video standards conversion problem has become an important task to store, transmit and display new video formats. One of the standards conversion issue, video frame rate up-conversion (FRUC) should be considered as an important problem for high definition displays because these displays reach high refresh ates up to 100 Hz and low video frame rates should be increased before displaying. The solutions generated by conventional FRUC techniques cause artifacts such as jerkie motion and judder effect on the screen. The objective of this thesis is to remove judder and occlusion artifacts and generate a smooth object motion for high definition displays. In order to solve the problem, this thesis describes a multi-stage motion vector (MV) post-processing technique for true motion estimation and proposes a new video frame rate up-conversion method with occlusion adaptive overlapped block motion compensation, which increases the temporal resolution without loss of spatial resolution and consistency. Conventional block matching algorithms yields us unreliable MVs which should be post-processed in the refinement stages to get a consistent MV field in spatial domain. Relations between neighboring MVs are utilized to detect occlusion regions. Overlapped Block Motion Comppensation (OBMC) is adapted to these problematic regions in order to reduce halo artifacts caused by occlusion. Compared to existing methods, the proposed algorithm achieves FRUC with reduced loss of spatiaal resolution and reduced amount of artifacts. Yüksek çözünürlüklü görüntüleme teknololojilerinin icadı ile yüksek çözünürlük videoyu saklama, iletme ve görüntüleme formatlarındaki değişiklikler video standartları çevirimi problemini önemli bir konuma getirmiştir. Standart çevirim problemi olan video çerçeveye hız artırımı yüksek çözünürlüklü ekranlar için önemli bir sorun olarak kabul edilmelidir çünkü bu ekranların yenileme hızları 100 Hz'e kadar çıkabilmektedir ve düşük çerçeve hızına sahip bir videonun bu ekranlarda görüntilnmeden önce ön işlemlerden geçirilip çerçeve hız artırımı sağlanmalıdır. Klasik yöntemlerle sağlanan çerçeve hız artırımı ekranda düzensiz hareketlere ve titreme etkisine neden olmaktadır. Bu tezin amacı video çerçeve hız artırımında titreme etkisii ve kapanma / açılma yapaylıklarını kaldırmak ve çerçeveler arasında yumuşak bir nesne hareketi oluşturmaktır. Bu tez çalışması sorunu çözmek amacıyla gerçek devinim vektör alanı üreten çok aşamalı devinim vektör alt işlemlerini tanımlamakta ve çerçeve hız artırımı için kapanma / açma uyarlamalı örtüşmeli blok devinim denkleştirmesi yöntemini önermektedir. Klasik devinim kestirim (DK) alogaritmalarının verdiği düşük güvenirlikli devinim vektörleri (DV) çok aşamalı iyileştirme alt işlemlerine tabi tutulur. Uzamsal olarak tutarlı bir DV alanı elde edildikten sonra komşu vektörler arasındaki ilişkiler kullanılarak kapanma / açılma bölgeleri tespit edilir. Örtüşmeli blok devinim denkleştirme filtresi (ÖBDD) tespit edilen bu bölgelere uyarlanarak kapanma/açılmadan kaynaklanan yapaylıkların azaltılması sağlanır. Böylece varolan ÇHA yöntemlerine göre uzamsal çözünürlükten daha az ödün verilerek daha az yapaylıkla ÇHA gerçekleştirebilen bir sistem önermekteyiz. Introduction Video Picture Rate Up-Conversion Motion Estimation for Video Frame Rate Up-Conversion Motion Estimation Methods Block-Based Motion Estimation Three Step Search Block Matching Algorithm Hexagonal Search Block Matching Algorithm True Motion Estimation 3-D Recursive Search Block Matching Algorithm A Multi-Stage Motion Vector Post-Processing for True Motion Estimation Motion Vector Reliability Classification Macroblock Merging Based on Motion Vector Reliability Motion Vector Selection Motion Vector Re-classification Based on Bi-directional Prediction Difference Motion Vector Refinement Occlusion Aware Motion Compensation Scheme for Video Frame Rate Up-Conversion Handling Occlusion Problem Occlusion Detection with Double ME Occlusion Detection Based on Multiple Frame Analysis Occlusion Detection From Vector Field Gradient Based Motion Vector Smoothing Occlusion Detection for Motion Compensated Frame Rate Up Conversion An Occlusion Adaptive Overlapped Block Motion Compensation Simulation Results and Comparisons Objective Quality Measures for Video Processing Peak Signal To Noise Ratio Structural Similarity Test Subjective Quality Measure for Video Processing Subjective Mean Squared Error Simulation Results Conclusion

Bu tezde, tek tunerli IDTV uygulaması için, özel bir sayısal görüntü bloklanma problemi çözülmüştür. Tek tunerli IDTV uygulamasında, tek bir karma tuner kullanılmakta ve tunerin IF (orta frekans) çıkış sinyalleri, analog taraf (LCD TV anakart) IF giriş sinyalleri ve sayısal taraf (sayısal modül kartı) IF giriş sinyalleri olarak ikiye bölünmektedir. Sayısal modül kartı, IF kipçözme ve MPEG (hareketli görüntü uzmanları birliği standartı) kodçözme için kullanılmaktadır. Analog IF kipçözme işlemi, LCD TV anakartında yapılmaktadır. Karma tuner bu anakart üzerinde bulunmaktadır. Tunerin IF çıkışı, sayısal modül kartına bir kablo ile taşınmaktadır. Karma tunerin IF çıkışını analog ve sayısal tarafa dağıtmak ve IF sinyalini sayısal modül kartına taşımak için bir IF kablosu kullanmak, IF sinyalini bozmaktadır. Bu tezde, sayısal görüntü bloklanma problemi çözülmüştür. Problemin kaynağı empedans uyumsuzluğu ve IF sinyal zayıflaması olarak tespit edilmiştir. Problem çözümü için yeni yüksek frekanslı emetör sürücü devreleri tasarlanmıştır. In this thesis, a specific dijital image blocking problem was solved for the single tuner IDTV application. A single hybrid tuner is used and the IF (intermediate frequency) output signals of the tuner are divided by two, as analog side (LCD-TV main board) IF input signals and digital side (digital module card) IF input signals. The digital module card is used for IF demodulating and MPEG (moving pictures expert group standard) decoding. The analog IF demodulating process is made in LCD TV main board. The hybrid tuner is located on that main board. The IF output of the tuner is carried to the digital module card by a cable. To distribute the IF output of the hybrid tuner to analog side and digital side and to use an IF cable for carrying the IF signal to the digital module card, impair the IF signal shape. In this thesis, the image blocking problem was solved. The source of the problem was found as impedance mismatching and IF signal impairing. The new high frequency emitter follower circuits were designed for solving this problem. 59

ÖZET MEDİKAL GÖRÜNTÜLERİN KAYIPSIZ OLARAK SAKLANMASI Behiç Fırat Kılıç Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Yüksek Lisans Tez Yöneticisi: Doç Dr. Ahmet Enis Çetin Temmuz 1991 Sayısal görüntüleme tekniklerinin tomografi, anjiografi vs. gibi alanlarda her geçen gün daha fazla kullanılmaya başlanmasıyla, çok fazla yer kaplayan medikal görüntülerin saklanması önemli bir sorun olmuştur. Bu görüntülerin daha yoğun bir şekilde saklanmasını sağlayan teknikler de önem kazanmıştır. Bazı geliştirilen az kayıplı metodlarla bu görüntülerin kapladığı hafıza 1/10 oranında azaltılabilir. Fakat, medikal alandaki bazı kullanımlardan dolayı hiç kayıpsız saklama önemli bir araştırma alam olarak kalmıştır. Bugüne kadar çok çözünürlü teknikler kayıplı saklamalarda kullanım alanı bulmuştur. Bu tezde ise çok çözünürlü teknikler kayıpsız görüntü saklamasında kullanıldı. Çok çözünürlü tekniklerin, en az kayıplı saklamada olduğu kadar kayıpsız saklama alanında da başarılı olabileceği yapılan deneylerle de gözlendi. iv ABSTRACT LOSSLESS COMPRESSION OF MEDICAL IMAGES Behiç Fırat Kılıç M.S. in Electrical and Electronics Engineering- Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Ahmet Enis Çetin July 1991 The digital imaging techniques are used more and more in various diag nostic modalities, including computed tomography (CT), Digital Subtraction Angiography (DSA), etc. As a result, a huge amount of digital images are being generated. Therefore, techniques to compress these images into a more compact form for storage and transmission become more important and anyone involved with the storage of medical images in a Picture Archiving and Com munication System (PACS) should first apply compression (lossy or lossless depending on the characteristics of the digitized data) on them. There are im age coding methods which reduces the storage size of an image by an amount of 1/10 without any visual degradation. But in some medical applications lossless coding of medical images is necessary. Multiresolution coding techniques have been used for lossy image and speech coding, in this thesis we developed multiresolution techniques for the lossless image compression. We observed that the use of multiresolution techniques in lossless compression is as advantages as in lossy compression schemes. m 37