Kernel classification of motion blurred images using artificial neural networks

Hareketli bir objenin kamera ile çekilmesi sırasında, hıza ve hareket yönüne bağlı olarak resimde hareket bulanıklığı oluşmaktadır. Hareket bulanıklığı, filtre matrisleriyle ifade edilebilinir ve bu matrislerle görüntü restorasyonu sağlanabilir. Bu projenin amacı, yapay sinir ağlarının eğitilip, resimdeki bulanıklığa neden olan filtre matrislerinin tahmin edilmesidir. Filtre matrisi bulunduktan sonra, Wiener ve Lucy-Richardson Dekonvolüsyonu gibi bazı algoritmalar kullanılarak, resimler kolayca daha keskin ve detaylı hale getirilebilinir. Bu projede, VGG, ResNet ve bir makalede paylaşılmış ağ yapısı kullanılarak, belirli açı ve uzunluk parametreleriye bulanıklaştırılan resimler eğitilmiştir. Eğitilen yapay sinir ağlarıyla, hareket bulanıklığı içeren resimlerin filtre matrislerinin tahmini gerçekleştirilip, tezin amacı doğrultusunda ağ tipleri kıyaslanmıştır. Eğitilen bazı yapay sinir ağ tiplerinin ve yapılarının, hareket bulanıklığına sebep olan filtre matrisini bulma bakımından uygunluğu araştırılmıştır. Ağ katmanlarındaki bazı düzenlemeler ile, filtre matrislerini doğru tahmin etme oranının nasıl arttırılacağı gösterilmiştir.