Düzenlenmiş gri kurt algoritmasıyla gürültü temizleme
Image denoising with modified grey wolf optimizer
- Tez No: 522858
- Danışmanlar: DOÇ. DR. PAKİZE ERDOĞMUŞ
- 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: Düzce Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 52
Özet
Günümüz teknolojisinde bilgisayarların aritmetik ve mantıksal hesaplamadaki başarısı insan başarısından milyonlarca hatta milyarlarca defa daha hızlı iken, bir algoritma ile programlanamayan öğrenme yöntemlerinde insan açık ara öndedir. İnsanın bilgisayara üstün olduğu alanların başında ses, görüntü ve koku işlemleri gelmektedir. Bir insan gördüğü nesneleri çok hızlı bir şekilde algılayıp, tanıyabilirken, bilgisayarlarda bu işlemler henüz yüzde yüz doğruluğa ulaşmamıştır. Görüntü işleme çalışmalarındaki sorunlardan birisi, görüntü eldesi ve transferi sırasında görüntüde oluşan gürültülerdir. Bu çalışmada görüntüler üzerindeki gürültülerin temizlenmesi için optimizasyona dayalı bir yöntem önerilmiştir. Görüntü işlemede daha iyi sonuçlar için yapılmış olan çalışmaların birçoğunda optimizasyon metotlarından yararlanılmıştır. Bu çalışmada ise gri kurt algoritması, düzenlenmiş gri kurt algoritması ve genetik algoritma kullanılarak görüntülerdeki gürültülerin temizlenmesi işlemi gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmada esas alınan problem, gürültülü görüntülerin (Gauss gürültüsü ile gürültü eklenmiş) optimizasyon algoritmaları ile eğitilmiş filtreden geçirilerek temizlenmesidir. Çeşitli test görüntülerine gauss gürültüsü eklenerek bu gürültülü görüntüler gri kurt algoritması, düzenlenmiş gri kurt algoritması, genetik algoritma ve Weiner filtere yardımıyla, eklenmiş olan bu gürültülü görüntülerin orijinal resme en yakın hale getirilmek üzere temizlenme işlemi yapılmıştır. Kullanılan algoritmaların gürültülü görüntüler üzerindeki uygulama sonuçları verilmiş ve sonuçların En yüksek Sinyal Gürültü Oranı (Peak Signal to Noise Ratio (PSNR)) değerlerine göre karşılaştırılması yapılmıştır. Bu karşılaştırma sonucundan en iyi temizleme işlemini yapan algoritma belirlenmiştir. Son olarak, elde edilen sonuçlara göre, kullanılan algoritmaların görüntü işlemede gürültü temizleme uygulamalarında kullanılabilirliği PSNR değerleri ile ortaya konmuştur.
Özet (Çeviri)
In todays technology, while the success of the computers for arithmetic and logical calculations, is millions or billions times higher than the humans, in the learning methods which can't be programmed with an algorithm, human outperforms computers. Some of the areas, which human outperforms computers are audio, image and odor processing. While human can detect and recognize the objects very fast, computers can't do these process with hundred percent accuracy. Some of the problems in image processing studies, is noise produced during the image acqusition and image transmission. In this study, a method based on optimization is proposed for image denosing. In most of the studies in image processing for successfully applications, optimization methods have been used. In this study, image denosing has been realized with Grey Wolf Optimizer, Modified Grey Wolf Optimizer and Genetic Algorithm. The main problem in this study is to denoise the images (noised with some Gaussian noise) with convolution with a trained filters which coefficient optimized with the optimization algorithms. Adding Gaussian noise with several test images, these images have been denoised approximating the images to the original ones with Grey Wolf Optimizer, Modified Grey Wolf Optimizer, Genetic Algorithm and Weiner Filter. The results of applications of used algorithms on the noisy images have been submitted and the results have been compared with PSNR values. The best performing algorithm has been specified. As a result, according to the attained findings, the applicability of the algorithms using for image denoising has been submitted with the PSNR values.
Benzer Tezler
- Soğuk Savaşın yeni yüzü: Gri alan çatışmaları
The new face of Cold War; Gray-zone conflicts
ERDİNÇ DURMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Kamu YönetimiNiğde Ömer Halisdemir ÜniversitesiSiyaset Bilimi ve Uluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET SERKAN TAFLIOĞLU
- Çocuk ve gencin beslenmesinde tahıl, yalancı-tahıl ve kuru baklagillerin protein kaynağı olarak yeri
Protein quality evaluation of cereals, pseudocereals and legumes for children and adolescents nutrition
MEHMET HAYDAROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Beslenme ve Diyetetikİstanbul ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜBECCEL DEMİRKOL
- Hâkimler ve savcılar hakkında ceza soruşturması ve kovuşturma usulleri
Procedures for investigation and prosecution of judges and republic prosecutors
GÖRKEM KEYSAN
- Kavgacı siyam balığı (Betta splendens regan, 1910)'nın köpük yuva oluşturmasında su sıcaklığı, birey büyüklüğü ve ortam düzenlenmesinin önemi
The importance of temperature,individual size and habitat arrangement on the bubble nest consruction of siamase fighting fish (Betta splendens regan, 1910)
SERPİL MİŞE
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Su ÜrünleriFırat ÜniversitesiSu Ürünleri Yetiştiriciliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. MUZAFFER HARLIOĞLU
- Sınıf içi ve sınıflar arası saçılmaya duyarlı ortak uzamsal örüntüler ile motor hareket hayalinin tanınması
Motor imagery recognition with within class and between class scatter sensitive common spatial patterns
MECİT EMRE DUMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAMER ÖLMEZ