Image restoration and noise removal using adaptive neurofuzzy and genetic programming
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 796074
- Danışmanlar: PROF. DR. GALİP CANSEVER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 68
Özet
İki boyutlu bir sayısal matris, dijital biçimde saklandığında bir görüntünün temsili olarak düşünülebilir. Grafikler gri tonlamalı olarak işlenirken, her bir piksel, 0 ile 255 arasında değişen bir tamsayı değeri ile gösterilir. Günümüzün dijital fotoğraflarında, gürültü sıklıkla görülebilen bir sorundur. Bir görüntüdeki gürültünün çoğu, herhangi bir şekilde çekilirken veya iletilirken üretilir. Bunlar, gürültünün ortaya çıkma olasılığının en yüksek olduğu iki aşamadır. En iyi bilinenleri dürtüsel gürültü ve Gauss gürültüsü olan birçok farklı gürültü çeşidi vardır. Diğer gürültü türleri şunları içerir: Başka pek çok gürültü türü de vardır. Bu tezde, doğal durumundaki görüntünün özelliklerini korurken dürtüsel gürültü görüntüsünü filtrelemek için evrimsel algoritmanın örüntü tanıma yetenekleriyle birlikte güçlü bir bulanık kurallar kümesi kullanılmasını öneriyoruz. Bunun görüntünün bozulmasına yol açmayan etkili bir gürültü filtrelemeye yol açması arzu edilir.
Özet (Çeviri)
A two-dimensional numerical matrix can be thought of as an image's representation when it is stored in digital form. When rendering graphics in grayscale, each individual pixel is denoted by an integer value that ranges from 0 to 255. In today's digital photographs, noise is a problem that can frequently be seen. The majority of noise in an image is produced while it is being taken or transmitted in any way. These are the two stages in which there is the greatest potential for noise to arise. There are many various varieties of noise, the most well-known of which are impulsive noise and Gaussian noise. Other varieties of noise include: There are also a great deal of other kinds of noise. In this thesis, we suggest using a powerful set of fuzzy rules in conjunction with the pattern recognition capabilities of the evolutionary algorithm in order to filter an image of impulsive noise while maintaining the image's characteristics in their natural state. It would be desirable if this led to an effective noise filtering that did not result in the image's destruction
Benzer Tezler
- Öz bilgi destekli derin öğrenme yaklaşımları ile hsg gürültü giderme
Self-ınformation empowered deep learning approaches for hsı denoising
ORHAN TORUN
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SENİHA ESEN YÜKSEL ERDEM
PROF. DR. MEHMET ERKUT ERDEM
- Distortion detection and restoration pipeline for phase contrast microscopy time-series-images
Faz kontrast microskopi zaman serisi goruntulerinde bozulma tespiti ve yeniden yapılandırma algoritması
MAHMUT UÇAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Demokrasi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DEVRİM ÜNAY
PROF. DR. Uğur TÖREYİN
- Gevşeme temelli kenar belirleme algoritması
Başlık çevirisi yok
GÜRAY GÜNGÖR
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Bilim Dalı
DOÇ. DR. TAMER ÖLMEZ
- Derin öğrenme tabanlı görüntü gürültü giderme için yoğun bağlantı kullanan yeni yaklaşımlar
Densely connected structures in deep learning based image denoising
VEDAT ACAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
- Development of single and multichannel 2-D delta domain lattice filter and applications to image restoration
Görüntü iyileştirme uygulamaları için tek ve çok-kanallı iki boyutlu delta düzlemi kafes süzgeci geliştirilmesi
CEVDET MEHMET HENDEKLİ
Doktora
İngilizce
2000
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞIN ERTÜZÜN