Modification image denoising algorithm with wavelet transformation
Değişmiş imgenin dalgacık dönüşümü ile gürültüden arındırılması
- Tez No: 622975
- Danışmanlar: PROF. DR. ATİLLA ELÇİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Aksaray Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 86
Özet
Gürültüyle bozulan bir görüntünün ayrıntıları, gürültüyü uygun gürültü azaltma teknikleriyle kaldırarak eski haline getirilebilir. Bu çalışmada, dalgacık alanındaki ortanca süzgeci (MF) kullanarak gürültüyü imgeden kaldırmak için yeni bir yöntem önerilmiştir. Gürültüyü giderme sürecinde daha iyi sonuçlar elde etmek için önerilen yaklaşımda ortanca süzgeci ile birlikte kullanılan çeşitli dalgacık dönüştürme süzgeci türleri denenmiş ve en uygun süzgeç seçilmeye çalışılmıştır. Bir imgenin bölünen alt bant frekansları üzerinde çalışan dalgacık dönüşümü, imgelerin çözümlenmesi için güçlü bir yöntemdir. Bu deneysel çalışmanın bulgularına göre, önerilen yöntem yalnızca dalgacık dönüşümü veya ortanca süzgecinin tek başına uygulandığından daha iyi sonuç vermektedir. Gürültüden arındırılmış görüntüdeki iyileşmeyi ölçmek için PSNR, CRC ve UIQI değerleri kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
The details of an image corrupted by noise may be restored by removing noise through a suitable de-noising technique. In this work, a new method was proposed to remove the noise from image based on using median filter (MF) in the wavelet domain. Various types of wavelet transform filters were used together with median filter in the proposed approaches in order to compare the results in image de-noising process and to select the best-suited filter. Wavelet transform, working on the frequencies of subbundles, splits from an image, which is a powerful method for analysis of images. According to this experimental work, the proposed method presents better results than using only wavelet transform or median filter alone. The PSNR, CRC and UIQI values are used for measuring the improvement in de-noised image.
Benzer Tezler
- Transform domain algorithms for biomedical signal and image processing problems
Başlık çevirisi yok
HAKAN ÖKTEM
Doktora
İngilizce
2003
Acil TıpTampereen Teknillinen Yliopisto (Tampere University of Technology)DR. KAREN EGIAZARIAN
- Hücresel yapay sinir ağları için iki öğrenme algoritması ve görüntü işleme uygulamaları
Two learning algorithms for cellular neural networks and their image processing applications
SİNAN KARAMAHMUT
Yüksek Lisans
Türkçe
1994
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ.DR. CÜNEYT GÜZELİŞ
- Video deinterlacing and demosaicing by deep learning
Derin öğrenme ile video binisimsizlestirme ve demozaikleme
RONGLEI JI
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET MURAT TEKALP
- Sayısal görüntüler için histogram temelli veri gizleme yöntemi ve uygulama yazılımı
Design and implementation of a steganography method based on histogram modification for digital images
YILDIRAY YALMAN
Doktora
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL ERTÜRK
- Çocukluk çağı travmaları ile narsisizm ilişkisinde bireysel özellikler: Aleksitimi ve beden algısının rolü
Individual characteristics in the association between childhood trauma and narcissism: The roles of alexithymia and body image
DİLARA KAZANCI