Hybrid image denoising in multiresolution wavelet domain
Çoklu çözünürlük dalgacık uzayında imgelerden hibrit gürültü temizleme
- Tez No: 676093
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMET BAYKARA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Son zamanlarda yaşamın her alanında her gün elde edilen dijital görüntülerin sayısındaki artışla birlikte, daha detaylı ve görsel olarak çekici görüntülere olan talep de artıyor. Bununla birlikte, güncel sensörler tarafından alınan görüntüler, tıbbi, astrofizik, hava tahmini vb. gibi çeşitli alanlarda geri alma işlemi dahil olmak üzere edinme, aktarma, sıkıştırma, kodlama ve depolama işlemlerinin neden olduğu gürültü nedeniyle kaçınılmaz olarak bozulur. Bu nedenle, dijital görüntünün dokusal, bilgisel ve yapısal özelliklerini koruyarak gürültüyü azaltmak için daha fazla çalışmaya ihtiyaç vardır. Şimdiye kadar, gürültüyü azaltmak için çeşitli araştırmacıların yaptığı farklı teknikler bulunmaktadır. Her tekniğin kendi avantajları ve dezavantajları vardır. Bu çalışmada Eklemeli Beyaz Gauss Gürültüsünün (AWGN) neden olduğu bulanık görüntünün sayısal görüntü alanında ortadan kaldırılması için, mekansal alan filtrelerinin çalışma mekanizmalarına dayalı olarak uygulanmasını incelemeyi amaçlayan bir gürültü giderme sistemi olarak yeni bir yaklaşım tasarlanmış ve uygulanmıştır. Etkilenen piksel birimlerinden gürültüyü ayırt ederek ve kaldırarak görüntü paraziti azaltma işleminin daha iyi sonuçlarını elde etmek için çeşitli dalgacık dönüşümü ve eşik teknikleri test edilmiş ve dalgacık ayrıştırması üç seviyeli bir analiz ile uygulanmıştır. Yüksek frekanslı ve düşük frekanslı alt görüntülerin her biri için sert ve yumuşak eşik teknikleri ve uzamsal filtreler uygulanmıştır. Daha sonra gürültüden arındırılmış görüntüye ters dalgacık dönüşümü uygulanmıştır. Son olarak, önerilen yöntemin değerlendirmesini tahmin etmek için performans metriği olarak, Tepe Sinyal Gürültü Oranı (PSNR) hesaplanır. Önerilen yöntemin deneysel değerlendirme sonuçları, eşik tabanlı bir WT alanı veya uzamsal alan filtrelerini ayrı ayrı kullanmak yerine, gürültünün ve kenar korumanın en aza indirilmesiyle ilgili çalışmaların sonuçlarına göre görüntü kalitesinde daha iyi bir gelişme olduğunu ortaya koymaktadır. Karma bir gürültü türü ile gürültülü görüntüye uygulamak için bir karma sistem olarak görüntü temizleme mekanizmasının uygulanmasının incelenmesi gelecekteki çalışmalar için düşünülebilir.
Özet (Çeviri)
Recently, with the explosion in the number of digital images captured every day in all life aspects, there is a growing demand for more detailed and visually attractive images. However, the images taken by current sensors are inevitably degraded due to the noise caused by the acquisition, transferring, compression, encoding, and storage processes, including retrieval process into the various fields, such as medical, astrophysics, weather forecasting, etc., which contributes to impaired visual image quality. Therefore, more work is needed to reduce noise by preserving the textural, information, and structural features of the digital image. So far, there are different techniques for reducing noise that various researchers have done. Each technique has its own advantages and disadvantages. In this work, and to denoise the blurred image caused by Additive White Gaussian Noise (AWGN) in the digital images field, a new approach is designed and implemented as a noise removal system aimed to study the application of spatial domain filters with working mechanisms based on the multiresolution wavelet domain threshold value. Various types of wavelet transform and threshold techniques have been tested to achieve improved results of the image noise reduction process by distinguishing and removing the noise from the affected pixel units, and the wavelet decomposition is applied with a three-levels of analysis. Hard and soft threshold techniques and spatial filters were applied for each of the high-frequency and low-frequency sub-images. Then, an inverse wavelet transform was applied to the denoised image. Finally, the performance metrics Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) is calculated to estimate the evaluation of the suggested method. Experimental evaluation outcomes of the proposed method reveal a better improvement of image quality concerning minimizing noise and edge preservation than the results of the related works instead of using a threshold-based WT domain or spatial domain filters separately. Studying the application of a mechanism of image denoising as a hybrid system to applying it to the noisy image with a mixed type of noise can be considered future work.
Benzer Tezler
- Cascaded hybrid deep architecture for end-to-end high-quality and scalable medical image compression
Uçtan uca yüksek kaliteli ve ölçeklenebilir tıbbi görüntü sıkıştırma için basamaklı hibrit derin mimari
MUSTAFA ABBAS ABD AL-RIDA AL-KHAFAJI
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NEHAD T.A RAMAHA
- Automotive radar interference mitigation with next generation sequence models
Yeni nesil dizi modelleri ile otomotiv radarlarında girişim giderme
ELİF ÖZTÜRK KOÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. IŞIN ERER
- Görüntü işlemede gürültü giderme üzerine yapay zeka tabanlı algoritma
Artificial intelligence based algorithm for denoising in image processing
ORBAY ÇAĞLAYAN ŞİMŞEK
Doktora
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiErciyes ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMEL KIZILKAYA AYDOĞAN
- Zaman ve uzay kesirli türevli toplam varyasyon yöntemi ile görüntülerde gürültü temizleme
Image denoising with time and space fractional derivative total variation method
EVREN TANRIÖVER
Doktora
Türkçe
2025
Matematikİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET KIRIŞ
PROF. DR. MEHMET ALPER TUNGA
- Görüntülerde gürültü giderme için ters gauss harmonik filtreleme temelli derin öğrenme modellerinin geliştirilmesi
Development of deep learning models based on inverse gaussian harmonic filtering for image denoising
FATİH MARAŞLI
Doktora
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERKAN ÖZTÜRK