Çok boyutlu görüntülemedeki evrişimsel ters problemler için etkin algoritmalar

Hesaplamalı görüntülemede, ters problem çözülerek dolaylı ölçümlerden görüntü geriçatım yoluyla elde edilir. Spektral ve derinlik görüntüleme gibi çok boyutlu görüntülemedeki birçok ters problemde, ölçümler bilinmeyen görüntünün evri¸simlerinin üst üste binmesinden olu¸sur. Bu tezde, ilk olarak bu tür problemler evri¸simsel ters problemler adı altında genel bir çatıda ele alınmakta, ve ardından analiz ve sentez formundaki seyreklik modelleri kullanılarak hızlı ve etkin görüntü geriçatım algoritmaları geli¸stirilmektedir. Bu modeller seyrekle¸stirici dönü¸sümler ve veriye uyarlanır yama tabanlı evri¸simsel sözlükler içermektedir. Geli¸stirilen algoritmalar, sıkı¸stırılmı¸s ölçümlerin oldu˘gu durumlar için de kullanılabilmektedir. Algoritmaların sayısal ba- ¸sarımı spektral görüntülemede kar¸sıla¸sılan üç boyutlu bir görüntü geriçatım problemi için analiz edilmektedir. Sonuçlar evri¸simsel sözlük modelinin görüntü ba¸sarımı açısından di˘ger önsellerden üstün oldu˘gunu göstermektedir.