Renkli imgelerde Gauss gürültüsü azaltma
Gaussian noise reduction in color images
- Tez No: 492433
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. BEKİR DİZDAROĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 97
Özet
Sayısal imgeler günümüz teknolojisinde birçok alanda gittikçe artan şekilde kullanılmaktadır. Bu işlem yapılırken ilk olarak sayısal imgeden birçok faydalı bilgi elde edilmekte ve sonrasında bu bilgi işlenmektedir. Ancak bu bilgiler gürültü gibi bazı etkenler tarafından bozulabilmekte ve imgeye ait bilgilerin elde edilmesini zorlaştırmaktadır. En çok karşılaşılan gürültü tiplerinden biri Gauss gürültüsüdür. Bu tez çalışmasında renkli imgelerde Gauss gürültüsünü gidermek için yeni bir yöntem önerilmiştir. İlk olarak homojen bölgelere bağlı olarak gürültünün değişimi en az hata ile kestirilmektedir. İkinci olarak elde edilen bu bilgiye göre iyileştirilmiş iz tabanlı yaklaşım kullanılarak gürültünün giderilmesi işlemi gerçekleştirilmektedir. Sunulan yöntem literatürde yer alan diğer yöntemler ile kıyaslandığında daha iyi sonuçlar vermekte ve aynı zamanda renkli imgede yer alan yapı bilgisinin yanı sıra doku bilgisi de korunmaktadır.
Özet (Çeviri)
Digital images are used increasingly in many areas of today's technology. While doing it, firstly a lot of important information obtained from digital image and then these are processed. But this information can be corrupted by some factors such as noise and it makes difficult to get information belonged to image. One of most common noise is Gaussian noise. In this study, a new method is proposed to eliminate Gaussian noise in color images. Firstly, the estimation of variation of the noise is performed based on homogeneous regions with minimal error. Secondly, the noise is removed using an improved trace based method according to this obtained information. The proposed method gives better results compared with other methods in literature and it also preserves texture information in addition to structure information in the color image.
Benzer Tezler
- Odak tabanlı konvolüsyonel sinir ağları ile gauss gürültüsünün giderilmesi
Gaussian noise removal with attention-based convolutional neural networks
AHMET ULU
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEKİR DİZDAROĞLU
- Affect recognition from facial expressions for human-computer interaction
İnsan-makine etkileşimi için yüz ifadelerinden duygu tanıma
SEZER ULUKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBahçeşehir ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇİĞDEM EROĞLU ERDEM
- Evrişimsel yapay sinir ağları ile görüntüde toplamsal beyaz Gauss gürültü seviye tespiti
Noise estimation of additive white Gaussian noise with convolutional neural networks
HİKMET KIRMIZITAŞ
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHarran ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NURETTİN BEŞLİ
- Data hiding in color images
Renkli imgelerde veri saklama
NİLAY ÖZDİLEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2001
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. LALE AKARUN
- Kısıtsız renkli imgelerde güncel yüz sezimi yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparison of current face detection methods in unconstrained RGB images
BAHATTİN MUTLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HELİN DUTAĞACI