Geri Dön

Image de-noising using 2-d circular-support wavelet transform

İki boyutlu sirkülasyon destekli dalgacık dönüşümünü kullanarak imgelerde gürültü temizlemesi

PDF İndir

  1. Tez No: 516760
  2. Yazar: ADIL ABDULSATTAR YASEEN YASEEN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FATİH BAŞÇİFTÇİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Selçuk Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 87

Özet

Yeni bir“İki boyutlu sirkülasyon destekli dalgacık dönüşümüne dayalı ses azaltma algoritması”amaçlanmıştır. (2-D CSWT). 2-D CSWT 2 boyutlu dairesel spektral bölünmüş şemaları etkili bir şekilde sunabilen geometrik bir resim dönüşümüdür (örn. Dairesel olarak parçalanmış frekans alt boşlukları). Böyle bir dönüşümde, klasik tek boyutlu (1-D) haar dalgacıklı düşük geçiş ve yüksek geçiş filtreleri iki boyutlu sirkülasyon destekli eşdeğerlerine dönüşür. Etkili frekans maskelemesi tasarlanmış olan iki boyutlu dairesel dalgacıklı filtrelerin farkedilmesi için uygulanmıştır. Ayrışma evresinde 3 seviyeli alt-örneklemeli bir 2-D sirkülasyon ayrışması (2,2) tarafından gerçekleştirilir. Her seviyede iki boyutlu düşük ve yüksek geçiş frekans katsayı kanalları ayrılabilir iki 2-D bölgesi elde edilir. Ses görselinin girişi 2-D CSWT dönüşümü ile ayrıştırma seviyesine bağlı olarak pek çok iki boyutlu düşük ve yüksek geçiş katsayı kanallarına ayrıştırılır. Eşikleme yaparak ses azaltma işlemi tüm iki boyutlu yüksek geçiş katsayı kanallarında farklı eşikleme seviyeleri ile uygulanabilir. Yeniden kurulum aşamasında sesi azaltılan görseli elde etmek için (2,2) tarafından 2-D sirkülasyon destekli üst örneklemeli yeniden kurulum filtresi kullanılır. Bazı ölçü birimleri kullanılarak, bu tür ses giderme şemalarının performansı farklı gürültülü görüntüler üzerinde test edilerek değerlendirilebilir. Bu ölçü birimleri Ortalama mutlak hata (MAE), Ortalama karesel hata (MSE) ve En yüksek sinyal-gürültü oranı (PSNR)içerebilir.

Özet (Çeviri)

A new image de-noising algorithm based on a two-dimensional circular support wavelet transform (2-D CSWT) is proposed. By using the 2-D circular spectral split schemes, in this (2-D CSWT) geometrical image transform, images can be efficiently represented. In such transform, the high-pass and low-pass filters of the 2-D circular-support counterparts can be earned from the traditional 1-D analysis Haar wavelet filter bank branches. Efficient frequency-masking is applied to realize the designed 2-D circular wavelet filter bank branches. In the decomposition stage, a 3-level 2-D circular decomposition with down-sampling by (2, 2) is performed. At each level, low- and high-pass 2-D frequency coefficient channels are obtained` on two separable 2-D regions. The input noisy image is decomposed by such 2-D CSWT transform into many 2-D low- and high-pass coefficient channels, depending on the number of the decomposition level. De-noising by thresholding processes can be applied on all 2-D high-pass coefficient channels with different thresholding levels. In the reconstruction stage, a 2-D circular-support reconstruction filter bank with up-sampling by (2, 2) is used to achieve the de-noised image. The performance of such de-noising scheme is evaluated by its examining different noisy images with different noise levels (Salt & Pepper and Gaussian). It is noticed that the proposed circular wavelet scheme can outperform the conventional wavelet de-noising method in terms of correlation factor and Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) of the reconstructed images.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    453504

    Robust adaptive learning approach of artificial neural networks

    Yapay sinir ağları için sağlam adaptif öğrenme yaklaşımı

    ALAA ALI HAMEED HAMEED

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BARIŞ KOÇER

  2. Tez No

    395458

    Image restoration and reconstruction using projections onto Epigraph Set of Convex Cost functions

    Dışbükey maliyet fonksiyonları'nın epigraf kümesine dik izdüşümler kullanan imge restorasyonu ve yeniden inşa algoritmasi

    MOHAMMAD TOFİGHİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET ENİS ÇETİN

  3. Tez No

    398127

    Sparse linear prediction models for radar imaging and classification

    Radar hedef görüntüleme ve sınıflandırma için seyrek doğrusal öngörü modelleri

    BAHAR ÖZEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. IŞIN ERER

  4. Tez No

    800589

    Yere nüfuz eden radarlarda öğrenme tabanlı yeni kargaşa giderme yöntemleri

    New learning-based clutter removal methods in ground penetrating radar

    EYYUP TEMLİOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. IŞIN ERER

  5. Tez No

    437986

    Image denoising and image enhancement on the applications of confocal laser scanning microscopy

    Lazer taramalı konfokal mikroskop uygulamalarında görüntü gürültüsünün giderimi ve görüntü iyileştirimi

    YUNUS ENGİN GÖKDAĞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÖZGÜR KOCATÜRK

    YRD. DOÇ. DR. YİĞİT DAĞHAN GÖKDEL

Geri Dön