Geri Dön

Spectral graph based image denoising methods

Spektral çizge tabanlı görüntü temizleme yöntemleri

  1. Tez No: 458998
  2. Yazar: ALİ CAN YAĞAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET TANKUT ÖZGEN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Anadolu Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET TANKUT ÖZGEN

  2. 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

    İngilizce

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. SELİM AKSOY

  3. 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

    İngilizce

    2016

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSA YILDIRIM

    DOÇ. DR. KADİM TAŞDEMİR

  4. Domain adaptation on graphs by learning aligned graph bases

    Hizalanmış graf tabanları öğrenerek graflar üzerinde alan uyarlama

    MEHMET PİLANCI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF VURAL

  5. 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

    İngilizce

    2007

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. SELİM AKSOY