Geri Dön

An improved method for digital image denoising based on discrete wavelet transform

Ayrık dalgacık dönüşümüne dayalı iyileştirilmiş bir dijital görüntü gürültü giderme yöntemi

  1. Tez No: 426760
  2. Yazar: SAMI HUSSEIN ISMAEL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. İBRAHİM TANER OKUMUŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Biyomühendislik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Bioengineering
  6. Anahtar Kelimeler: Ayrık Dalgacık Dönüşümü, Görüntü Gürültü Giderme, MSE, Gürültü, PSNR, Discrete Wavelet Transform, Image Denoising, MSE, Noise, PSNR
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Biyomühendislik ve Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Dijital görüntü işleme teknikleri kullanılarak görüntülerden detay çıkarımı

    Feature extraction from images by using digital image processing techniques

    GÜZİDE MİRAY PERİHANOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    ÖĞR. GÖR. MEHMET UFUK ÖZERMAN

  2. Hybrid image denoising in multiresolution wavelet domain

    Çoklu çözünürlük dalgacık uzayında imgelerden hibrit gürültü temizleme

    AHMED ABDULMAGED ISMAEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMET BAYKARA

  3. 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

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankırı Karatekin Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERKAN SAVAŞ

  4. 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

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU

  5. 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

    Türkçe

    2023

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSA YILDIRIM