Geri Dön

New metods for noise removal in digital image processing

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 97739
  2. Yazar: ÖZGÜR UYSAL
  3. Danışmanlar: DR. M. SABİH AKSOY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2000
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Fatih Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 63

Özet

ÖZET Bir görüntü, kamera veya başka bir görüntüleme sistemi ile elde edildiğinde, genellikle doğrudan kullanılabilecek halde değildir. Görüntü, parlaklık, aydınlanma veya kontrast farklılıklarından kaynaklanan bozulmalara uğramış olabilir; ve, görüntü işleme sürecinin ilk safhalarında, bu bozulmalar giderilmek zorundadır. Parlaklık değerlerindeki değişmelere“gürültü”adı verilir. Bu istenmeyen niteliklerden kurtulmak amacıyla geliştirilmiş birçok filtreleme teknikleri mevcuttur. Bu tez çalışmasında, gürültü giderme amaçlı iki yeni filtre tasarlanmıştır. Yeni geliştirilenlerle, diğer klasik filtrelerin performansım karşılaştırabilmek için bir bilgisayar programı geliştirilmiştir. Yeni iki filtre de, gürültü gidermede oldukça başarılı olmuştur. Özellikle ikinci filtre, hem çok farklı bir mantığa dayanması, hem de yüksek performansıyla dikkat çekmiştir.

Özet (Çeviri)

IV ABSTRACT When an image is acquired by a camera or other imaging system, often the vision system for which it is intended is unable to use it directly. The image may be corrupted by random variations in intensity, variations in illumination, or poor contrast that must be dealt with in the early stages of vision processing. The variations in intensity values are called“noise”. There are many well- established filtering techniques for image enhancement aimed at eliminating these undesirable characteristics. In this study, two new filters are designed for noise removal. A special computer program is developed to demonstrate the relative performance of the well-known filters and the newly designed ones. Both of the new filters are found to be quite successful and especially the second one deserves extra attention with its distinctive philosophy and high overall performance.

Benzer Tezler

  1. 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

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU

  2. Sayısal imgelerdeki dürtü gürültüsünün giderilmesi için yeni algoritmalar ve analog devre yapıları

    New algorithms and analog circuit structures for the removal of impulsive noise in digital images

    PINAR ÇİVİCİOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ALÇI

  3. Adli bilişimde kaynak doğrulama ve tanılamada ileri metodlar

    Advanced methods for source authentication and attribution in digital forensics

    AHMET KARAKÜÇÜK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBursa Uludağ Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET EMİR DİRİK

  4. Derin öğrenme tabanlı görevlerin kenar bilişim yöntemiyle uzak sunucuya taşınması

    Offloading tasks to remote server for deep learning based applications over edge computing system

    HÜSEYİN ENES İLHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN