Geri Dön

Video görüntülerinde periyodik gürültü etkilerinin yok edilmesi

Removing periodic noise effects from video images

  1. Tez No: 183075
  2. Yazar: ASİYE EROL
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ALİ GANGAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Periyodik ve Yarı-Periyodik Gürültü Yok Etme, Medyan Süzgeç, Çoklu Çentik Süzgeç, Removing Periodic and Quasi-Periodic Noise, Median Filter, Multi-NotchFilter
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 70

Özet

Video Görüntülerinde Periyodik Gürültü Etkilerinin Yok EdilmesiAsiye EROLPeriyodik ve yarı-periyodik gürültüler elektromanyetik girişim sonucu ortaya çıkanve görüntüde istenmeyen periyodik bir desen oluşmasına sebep olan etkilerdir. Görüntüyeperiyodik gürültünün karışması, görüntü elde etme esnasında donanım ve kayıtsistemlerinde kullanılan güç frekanslarından kaynaklanabilir. Kırpışma, halftone ve moiredesenleri periyodik gürültülere örnek olarak verilebilir. Bir görüntü tarayıcı ile taranırkentarayıcının çözünürlüğü görüntünün yüksek frekans bileşenlerine etki eder ve moire desenioluşabilir. Tek yongalı video kameralarından elde edilen gri düzeyli görüntülerde de buetki oluşur. Periyodik gürültü biyomedikal işaretlerde de ortaya çıkar.Periyodik gürültü içeren görüntülerin frekans genlik uzayında analizi sonucuspektrum dahilindeki belirli frekanslarda darbe şeklinde bileşenler veya daha yüksekgenlikler olarak ortaya çıktığı bilinmektedir. Bu özellikten yararlanılarak frekansdomeninde periyodik gürültülerin koordinatları kesin olarak bulunabilmektedir.Bu çalışmada Video Görüntülerinde Periyodik Gürültü Etkilerinin Yok Edilmesikonusu ele alınmış, görüntünün frekans genlik spektrumuna uygulanan bir süzgeçlemeyöntemi geliştirilmiştir. Periyodik ve yarı periyodik gürültülerin her görüntü karesi içinfrekans eksenindeki koordinatları medyan süzgeç maskeleriyle otomatik olarakbelirlenmektedir. Gürültü yok etme işlemi, çentik merkezleri ve sayıları algılanan gürültüiçeriğine göre uyarlanan Butterworth çoklu-çentik süzgeçle gerçekleştirilmektedir.

Özet (Çeviri)

Removing Periodic Noise Effects From Video ImagesAsiye EROLPeriodic and quasi-periodic noises are effects which are come out because ofelectromagnetic interference and cause to arise a periodic pattern on the image. This canresult from the power frequency used in the instrumentation and recording systems duringimage acquisition. For example, vibration, halftone and moire patterns are periodic noises.The resolution of the scanner used to scan the image affects the high frequency noisepattern in the acquired image and can produce moire patterns. It is also characteristic ofgray scale images obtained from single-chip video cameras. It is also arise on biomedicalimages.It is known that periodic and quasi-periodic noise results peaks in image spectrumamplitude. Periodic noise coordinates in the frequency domain can determined as benefitedfrom this property.The theme of Removing Periodic Noise Effects from Video Images, taken up withinthis study and a filtering technique which is applied to the frequency amplitude spectrumof the image, has developed. Periodic and quasi-periodic noise coordinates in thefrequency domain is determined automatically with median filter masks for all frames. Theoperation of removing noise is performed a Butterworth multi-notch filter which is adaptedaccording to centre of notches and numbers of perceived noise.

Benzer Tezler

  1. Gözetim videolarının periyodik tekrar bilgileri kullanılarak özetlenmesi

    Summarization of surveillance videos by using periodic recurrence information

    OKAN ÇANDIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MİNE ELİF KARSLIGİL YAVUZ

  2. Gerçek zamanlı güvenlik kamerası videolarının insan tabanlı özetlenmesi

    Human based real time surveillance video summarization

    M. SAİD AYDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. M. ELİF KARSLIGİL

  3. Sürücü uykululuğunun gerçek zamanlı görüntü işleme ve makine öğrenmesi teknikleri ile tespitine yönelik bir sistem tasarımı ve uygulaması

    Designing and implementation of driver sleepiness detection system by using real-time image processing and machine learning techniques

    MUHAMMED OZAN AKI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İLHAN UMUT

  4. Texture features for browsing and retrieving of image data

    Görüntü verisi aramada ve bulmada doku özelliklerinin kullanılması

    SİNAN KONYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUHİTTİN GÖKMEN

  5. Integrating detection of vascular degeneration into augmented reality environment: An e-health application based on near-infrared spectroscopy and deep learning

    Damarsal dejenerasyon tespitinin artırılmış gerçeklik ortamına entegrasyonu: Yakın-kızılötesi spektroskopi ve derin öğrenme temelli bir e-sağlık uygulaması

    HÜSEYİN AŞKIN ERDEM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEMİH UTKU