Gradyan uyarlamalı görüntü filtresi tasarımı
Gradient adaptive image filter design
- Tez No: 416956
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HASAN HÜSEYİN SAYAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 89
Özet
Bu tezde, sayısal görüntülerdeki Gauss gürültüsünü yok etmek amacıyla gradyan tabanlı uyarlamalı bir gürültü filtresi tasarımı gerçekleştirilmiştir. Gauss fonksiyonu esaslı, parametreleri kullanıcıdan bağımsız olarak görüntünün yerel özelliklerine göre otomatik olarak seçen bir filtre tasarlanmıştır. Böylece görüntüdeki her bir piksel değeri için ayrı bir varyans değeri hesaplayan ve farklı çekirdek oluşturan gradyan uyarlamalı Gauss gürültü filtresi elde edilmiştir. Yöntemin başarısı Ortalama Kare Hatası (MSE -Mean Square Error) ve Tepe Sinyalin Gürültüye Oranı (PSNR-Peak Signal to Noise Ratio) kriterlerine göre değişik gürültü yoğunluğuna sahip görüntüler üzerinde test edilmiştir. Tasarlanan filtrenin gürültü gideriminde ortalama filtre ve Gauss filtresine göre daha iyi sonuç verdiği gözlenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, gradient-based adaptive noise filter design was carried out in order to eliminate Gaussian noise which occurs in digital images. An image filter which uses Gaussian function and selects its variance according to local properties of image without user intervention has been designed. Consequently, gradient adaptive Gaussian noise filter which calculates a different variance values and creates different kernel for each individual pixel values in image was obtained. The performance of the method was tested with MSE (Mean Square Error) and PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) criteria on images which have diverse noise intensities. It was observed that the designed filter has better noise removal results according to the average filter and Gaussian filter.
Benzer Tezler
- Dalgacık dönüşümüne dayalı yayınım filtresi tasarımı
Design of anisotropic diffusion filter based on wavelet transform
UFUK TANYERİ
Doktora
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiEndüstriyel Teknoloji Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RECEP DEMİRCİ
- Meme kanseri histopatolojik görüntülerinin derin öğrenme yöntemleriyle sınıflandırılması
Classification of breast cancer histopatological images using deep learning methods
KADİR CAN BURÇAK
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HARUN UĞUZ
- Derin öğrenme yöntemlerinin tıbbi teşhis alanında sorgulanması ve beyin tümörü tanısında uygulanması
Investigation of deep learning in medical image analysis and detection of brain tumor using novel adaptive momentum method
UTKU CAN AYTAÇ
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ GÜNEŞ
- Efficient image annotation and caption system using deep convolutional neural networks
Verimli görüntü açıklama ve altyazı sistemi derin evrişimli sinir ağlarının kullanımı
JUMAN SAKKAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHasan Kalyoncu ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SAED ALQARALEH
- Discontinuous Galerkin finite elements method with structure preserving time integrators for gradient flow equations
Gradyan denklemleri için yapı koruyan zaman integratörleri ile süreksiz sonlu elemanlar yöntemi
AYŞE SARIAYDIN FİLİBELİOĞLU
Doktora
İngilizce
2015
MatematikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilimsel Hesaplama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT KARASÖZEN