Metoda za obnavljanje slike degradirane maglom

diplomski rad

• Naslov (engleski): Method for Restoration of Images Degrades by Fog
• Autor: Tomislav Grdenić
• Mentor: Sven Lončarić (mentor)
• Član povjerenstva: Sven Lončarić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Marko Subašić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Zvonko Kostanjčar (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2021-07-14, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Metode obnavljanja slike igraju važnu ulogu u mnogim sustavima računalnog vida uključujući sustave za asistenciju vozačima i autonomna vozila. Slike stvarnog svijeta često su loše kvalitete, slabog kontrasta i imaju prisutnost šuma najčešće u obliku sumaglice. U okviru diplomskog rada istražene su i opisane metode za obnavljanje slike degradirane maglom temeljene na strojnom učenju.
Implementirane su dvije metode za obnavljanje slike temeljene na strojnom učenju pod nazivom FFA-Net te CycleDehaze. Za usporedbu metoda odabran je RESIDE skup podataka koji se sastoji od umjetno generiranih i stvarnih slika prirodnih scena. Implementirane metode ispitane su pomoću RESIDE skupa ispitnih slika.

Sažetak (engleski)

Image restoration methods play an important role in many computer vision systems, including driver assistance systems and autonomous vehicles. Real-world images are often of poor quality, reduced contrast, and have the presence of noise most often in the form of a haze. In this the diploma thesis, methods for the restoration of images degraded by fog based on machine learning were researched and described.
Two image restoration methods called FFA-Net and CycleDehaze have been implemented.
To compare the method, a RESIDE datasest was selected, the set is consisting of
generated and real images of real world scenes. The implemented methods were tested using the RESIDE set of test images.

• Ključne riječi: Računalni vid; konvolucijske neuronske mreže; CNN; GAN; CycleGAN; obnavljanje slike; magla
• Ključne riječi (engleski): Computer vision; convolutional neural networks; CNN; GAN; CycleGAN; image restoration; dehazing
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:725106
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-01-13 14:59:39