Geri Dön

Bozuk görüntülerin iyileştirilmesinde ortak vektör yaklaşımının kullanılması

The use of common vector approach in image denoising

  1. Tez No: 540351
  2. Yazar: HASAN BAŞAR KALYONCU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET BİLGİNER GÜLMEZOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Telekomünikasyon - Sinyal İşleme Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 76

Özet

Bu tezde, bir görüntünün gürültülü bloklarını belirlemek için Ortak Vektör Yaklaşımına dayalı yeni bir yöntem önerilmiştir. Herhangi bir görüntünün bloklarının gürültülü veya temiz olarak sınıflandırılması için kullanılan bir eşik değeri, o görüntünün temiz örneklerinden oluşan referans veri setine Ortak Vektör Yaklaşımının uygulanmasıyla belirlenmiştir. Bu çalışmada kullanılan gürültü tipi, sıfır ortalama değerinde“Gauss”gürültüsüdür. Herhangi bir görüntünün blok tabanlı olarak gürültülü veya temiz olarak sınıflandırılmasıyla, tüm görüntüyü temizleme işlemine sokmak yerine, sadece gürültülü blokları temizleme işlemine sokmak mümkün olacaktır. Deneysel çalışmalar, önerilen yöntemin bir görüntünün bloklarının gürültülü veya temiz olarak sınıflandırılmasında çok başarılı olduğunu göstermektedir. 8x8 blok boyutlu test görüntülerinde 30-32 dB ve 12x12 ve 16x16 blok boyutlu test görüntülerinde 30-31 dB hariç olmak üzere, tüm PSNR (peak signal to noise ratio) değerleri için yaklaşık %100 sınıflandırma sonuçları elde edilmiştir. Son olarak, popüler görüntü temizleme algoritmaları gürültülü görüntülere uygulanmış ve bu algoritmaların sonuçları karşılaştırılmıştır. Temizleme işlemine sokulan gürültülü görüntülerin etkin bir şekilde temizlendiği görülmüştür; başka bir deyişle, gürültülü görüntülerin PSNR değerleri kayda değer ölçüde artmıştır.

Özet (Çeviri)

In this paper, a novel method depending on the common vector approach is proposed to determine noisy blocks of an image. A threshold value for noisy/clean classification of the blocks of any image is determined by applying the common vector approach to the reference data set consisting of the clean samples of that image. The noise addressed in this paper is Gaussian noise with zero mean. By making a block based noisy/clean classification of any image; it is possible to expose only the noisy blocks into the denoising process, rather than subjecting the entire image to denoising. The results indicate that the proposed method is very successful for noisy/clean classification of the noisy blocks of an image. Approximately 100% classification results for all PSNR (peak signal to noise ratio) values except 30-32 dB for 8x8 block sized test images and except 30-31 dB for both 12x12 and 16x16 block sized test images are obtained. Finally, popular image denoising algorithms are applied to the noisy images and the results of these algorithms are compared. It is observed that the PSNR values of noisy images are appreciably increased.

Benzer Tezler

  1. Opti-acoustic stereo imaging

    Opti-akustik stereo görüntüleme

    HAKAN SAÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. ÖZGÜL SALOR DURNA

    PROF. KEMAL LEBLEBİCİOĞLU

  2. Görüntü analizi uygulama süreçlerinin geliştirilmesi: Tamamlama, sahtecilik ve iyileştirme

    Development of image analysis application processes: Completion, forgery and enhancement

    HÜSEYİN ALPEREN DAĞDÖGEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM TÜRKOĞLU

  3. Taranmış bozuk görüntülerin kalitelerinin yazılım teknikleri ile arttırılması

    Enhancing of damaged images qualities by software techniques

    AYDIN KIZILKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiPamukkale Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA TEMİZ

  4. Finding malformed HTML outputs and unhandled execution errors of ASP.NET applications

    ASP.NET uygulamalarındaki hatalı HTML çıktılarının ve öngörülememiş çalışma hatalarının bulunması

    MEHMET ERDAL ÖZKINACI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. AYSU BETİN CAN

  5. Reliable image transmission in wireless sensor networks for smart grid applications

    Akıllı şebeke uygulamaları ıçın kablosuz sensör ağlarında güvenılır görüntü aktarımı

    MOSTAFA SHAMIL JASSIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    ÖĞR. GÖR. PINAR BÖLÜK