Odak tabanlı konvolüsyonel sinir ağları ile gauss gürültüsünün giderilmesi
Gaussian noise removal with attention-based convolutional neural networks
Yazar: AHMET ULU
Danışman: PROF. DR. BEKİR DİZDAROĞLU
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Gürültü azaltma sayısal imgelerde meydana gelen bozulmaların imgenin orijinal yapısının mümkün olduğunca korunarak ortadan kaldırılması işlemi olup bir imgenin görsel kalitesini iyileştirmesinden dolayı görüntü işleme alanında yapılan birçok farklı çalışma için bir ön işleme adımı olarak büyük önem arz etmektedir. Gauss gürültüsü en çok karşılaşılan gürültülerden bir tanesidir. Tez çalışması kapsamında gri ve renkli seviyeli görüntülerden farklı seviyelerde gauss gürültüsünün giderilmesi için konvolüsyonel sinir ağları (CNN) tabanlı yeni bir ağ önerilmiştir. İlk olarak gürültü azaltma işlemi sırasında imgenin orijinal yapısının korunması için asıl gürültü azaltma işlemine kılavuz olması amacıyla gürültülü imgeden Yerel İkili Örüntü (YİÖ) tabanlı doku imgesi çıkarılmış ve bu amaçla iki dallı bir yapıya sahip TENet isimli bir CNN ağı önerilmiştir. Daha sonra gürültü azaltma işlemi için gürültülü imge ve gürültülü imgeden elde edilen YİÖ imgesini girdi olarak alan CNN tabanlı MLFAN ağı önerilmiştir. MLFAN ağı tasarım olarak çok seviyeli öznitelik çıkarımı için farklı çekirdek boyutlarına sahip konvolüsyon katmanlarından ve bu özniteliklerin ağırlıklandırılması için kanal tabanlı odak mekanizmalarından oluşmaktadır. Buna ek olarak MLFAN ağının tasarımının değerlendirilmesi için kapsamlı bir ablasyon çalışması sunularak sayısal ve görsel sonuçlarla birlikte değerlendirilmesi yapılmıştır.

Abstract:
The process of noise reduction in digital images involves mitigating distortions that occur, aiming to eliminate them while preserving the original structure of the image as much as possible. This operation holds significant importance as a preprocessing step in various image-processing studies due to its ability to enhance the visual quality of an image. Gaussian noise is one of the most encountered types of noise. In the scope of this thesis, a new network based on Convolutional Neural Networks (CNN) is proposed for the removal of Gaussian noise at different levels in grayscale and color images. Initially, a Local Binary Pattern (LBP) based texture image is extracted from the noisy image to serve as a guide for the main noise reduction process, aiming to preserve the original structure of the image. For this purpose, a CNN named TENet, with a two-branch structure, is proposed. Subsequently, for the noise reduction process, a new CNN-based MLFAN network is proposed, taking both the noisy image and the LBP-based texture image obtained from the noisy image as inputs. The MLFAN network is designed with convolutional layers having different kernel sizes for multi-level feature extraction and channel-based attention mechanisms for weighting these features. Additionally, a comprehensive ablation study is presented to evaluate the design of the MLFAN network, accompanied by numerical and visual results.