An improved method for digital image denoising based on discrete wavelet transform
Ayrık dalgacık dönüşümüne dayalı iyileştirilmiş bir dijital görüntü gürültü giderme yöntemi
- Tez No: 426760
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İBRAHİM TANER OKUMUŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyomühendislik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Bioengineering
- Anahtar Kelimeler: Ayrık Dalgacık Dönüşümü, Görüntü Gürültü Giderme, MSE, Gürültü, PSNR, Discrete Wavelet Transform, Image Denoising, MSE, Noise, PSNR
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomühendislik ve Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 64
Özet
Dalgacık dönüşümü, görüntü gürültü giderme dahil birçok önemli sinyal ve görüntü işleme uygulamaları için uygun olduğundan son zamanlarda büyük ilgi görmüştür. Dalgacık dönüşümünün filtre bankası seçimi hem görüntünün kalitesini hem de sistem tasarımını kritik bir şekilde etkilediği için kritik öneme sahiptir. Gürültü veya gürültü giderme için kullanılan dalgacık eşikleme yöntemi çok etkin ve basit olduğundan dolayı görüntüden gürültü giderme yöntemlerinde etkin bir araç olmuştur. Bu konudaki çalışmaların çoğu en iyi uniform eşik ya da en iyi temeli bulmaya yoğunlaşmıştır. Bu tez çalışmasında, yeni bir gürültü giderme yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntemi uygulamak için görüntüden gürültü giderme uygulamalarında dalgacık dönüşümünün performansı araştırılmıştır. Alt bantları çıkarmadan ve çıkararak“Gürbüz Medyan Tahmincisi”de dahil olmak üzere birçok yöntem incelenmiştir. Önerilen yöntemin performansı MATLAB kullanılarak bilgisayar simülasyonu ile test edilmiştir. Önerilen yöntemi değerlendirmek için birçok dijital görüntü kullanılmıştır ve gürültüsü giderilen görüntülerin kaliteleri farklı gürültü oranları için değerlendirilmiştir. İnceleme sonuçları, görüntüden gürültü güderme uygulamalarında kullanılan dalgacık dönüşümünün iyi sonuçlar sağladığını ve sağladığı avantajlar nedeniyle frekansların ayrıştırılması ve gerçek zamanlı gürültü giderme gibi uygulamalar için daha uygun olduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Wavelet Transform has received significant attention recently due to their suitability for a number of important signal and image processing applications including image denoising. Choice of the filter bank in wavelet transform is a critical issue that affects image quality as well as system design. The method of wavelet thresholding for removing noise or denoising has emerged as an efficient tool due to its effectiveness and simplicity. Much of the work in literature has been concentrated on finding the best uniform threshold or best basis. In this thesis work, a new method of image denoising has been proposed. To implement the proposed method, the performance of wavelet transform in image denoising applications has been studied. Many methods are studied including“Robust Median Estimator with and without removing sub-bands”. The performance of proposed method has been tested by computer simulation and using MATLAB technical computing language. Various digital images are used and the quality of reconstructed the denoising image are evaluated for different noise ratio. Evaluation results indicate that using wavelet transform in image denoising application provides good results as well as provide advantages which make it more suitable for some applications such as a split of frequencies and denoising in real time.
Benzer Tezler
- Dijital görüntü işleme teknikleri kullanılarak görüntülerden detay çıkarımı
Feature extraction from images by using digital image processing techniques
GÜZİDE MİRAY PERİHANOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
ÖĞR. GÖR. MEHMET UFUK ÖZERMAN
- Hybrid image denoising in multiresolution wavelet domain
Çoklu çözünürlük dalgacık uzayında imgelerden hibrit gürültü temizleme
AHMED ABDULMAGED ISMAEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMET BAYKARA
- Noise removal from the image using convolutional neural networks-based denoising auto encoder
Görüntüden gürültünün kaldırılması: Konvolüsyonel sinir ağları tabanlı gürültü azaltıcı otokodlayıcı
YOUNUS FAROOQ FAEQ CHAWARASH
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankırı Karatekin ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERKAN SAVAŞ
- Derin öğrenme tabanlı görüntü gürültü giderme için yoğun bağlantı kullanan yeni yaklaşımlar
Densely connected structures in deep learning based image denoising
VEDAT ACAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
- Denetimsiz derin öğrenme kullanılarak dijital meme tomosentezi görüntülerinde bulanıklığın giderilmesi
Unsupervised deblurring of digital breast tomosynthesis images using deep learning
MÜBERRA AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSA YILDIRIM