Spectral graph based image denoising methods
Spektral çizge tabanlı görüntü temizleme yöntemleri
- Tez No: 458998
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET TANKUT ÖZGEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 55
Özet
Bazı spektral çizge tabanlı görüntü temizleme yöntemleri incelenmiş ve ayrıca bu metodların ulaştığı temizleme performanslarını geliştirmek için çizgesel Fourier alanında bir Wiener filtreleme işlemi önerilmiştir. Zaten ulaşılmış olan temizleme başarımını daha da iyileştirmek için bir işlem-sonrası basamağı olarak kullanılması önerilen Wiener filtresi, temizleme işleminden geçirilen çizgesel Fourier katsayılar kullanılarak tahmin edilmektedir. Bu çizgesel Wiener filtresi tüm görüntüden tahmin edilerek tüm görüntüye uygulanabilmekte ya da yerel uyarlanabilir bir şekilde görüntü parçalarına göre kullanılabilmektedir. Sonuçlarımız, çizgesel Fourier dönüşümünü hesaplamada kullanılan ağırlıklı yakınlık ve Laplasyen matrislerinin farklı seçenekleri için, ve elde edilen dönüşüm katsayılarını temizlemede kullanılan farklı işlemsel yöntemler için, önerilen Wiener filtresinin istikrarlı bir biçimde iyileştirme sağladığını göstermiştir. Basit yapıdaki bazı görüntüler için literatürdeki en iyi sonuçları veren yöntemlerden biri olan BM3D algoritmasından daha iyi PSNR değerleri elde edilmistir.
Özet (Çeviri)
Some of the spectral graph based image denoising methods are reviewed and a Wiener filtering scheme in graph Fourier domain is proposed for improving image denoising performance achieved by these methods. The proposed Wiener fi lter is estimated by using graph Fourier coefficients of the noisy image after they are processed for denoising, to further improve the already achieved denoising accuracy as a post-processing step. It can be estimated from and applied to the entire image, or can be used patchwise in a locally adaptive manner. Our results indicate that the proposed step yields consistent accuracy improvement for di fferent choices of weighted adjacency and graph Laplacian matrices used in computing the graph Fourier transform and for diff erent processing methods used to denoise obtained transform coefficients. We obtain higher peak signal-to-noise ratio (PSNR) values than a state-of-the-art denoising method, known as the BM3D method, for some standard images.
Benzer Tezler
- Spectral graph based joint vertex-frequency Wiener filtering for image and graph signal denoising
Görüntü ve çizge sinyali temizleme için spektral çizge tabanlı ortak düğüm-sıklık Wiener filtrelemesi
ALİ CAN YAĞAN
Doktora
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET TANKUT ÖZGEN
- Unsupervised detection of compound structures using image segmentation and graph-based texture analysis
Bileşik yapıların görüntü bölütleme ve çizge tabanlı doku analizi ile öğreticisiz bulunması
DANİYA ZAMALİEVA
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. SELİM AKSOY
- Approximate spectral clustering ensemble methods for clustering of large data sets
Büyük veri kümelerinin sınıflandırılmasında yaklaşık spektral öbekleme birleşimi yöntemleri
YASER MOAZZEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSA YILDIRIM
DOÇ. DR. KADİM TAŞDEMİR
- Domain adaptation on graphs by learning aligned graph bases
Hizalanmış graf tabanları öğrenerek graflar üzerinde alan uyarlama
MEHMET PİLANCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF VURAL
- Generalized texture models for detecting high-level structures in remotely sensed images
Uzaktan algılanan resimlerde üst düzey yapıları bulmak için genel doku modelleri
EMEL DOĞRUSÖZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. SELİM AKSOY