Geri Dön

Modification image denoising algorithm with wavelet transformation

Değişmiş imgenin dalgacık dönüşümü ile gürültüden arındırılması

  1. Tez No: 622975
  2. Yazar: AFRAH RAMADHAN OTHMAN AYOUBI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ATİLLA ELÇİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Aksaray Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    1994

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. CÜNEYT GÜZELİŞ

  2. Video deinterlacing and demosaicing by deep learning

    Derin öğrenme ile video binisimsizlestirme ve demozaikleme

    RONGLEI JI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKoç Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET MURAT TEKALP

  3. 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

    Türkçe

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL ERTÜRK

  4. 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

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    PsikolojiIşık Üniversitesi

    Psikoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERYAL ÇAM ÇELİKEL