Görüntülerdeki sayısal dürtü gürültüsünün tip-2 bulanık mantık teknikleri ile iyileştirilmesi
Improving digital impulse noise in images by type-2 fuzzy logic techniques
Yazar: YAKUP YÜKSEL
Danışman: PROF. DR. MUSTAFA ALÇI
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2012
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Sayısal görüntüleme bilimin ve teknolojinin birçok alanında yararlanılan faydalı ve önemli bir araçtır. Sayısal görüntüler bilim ve teknolojideki birçok farklı problemin çözümünde önemli bilgiler sağlamaktadır. Sayısal görüntüleme sistemlerinin ve görüntüleme ortamının ideal olmaması sebebiyle birçok uygulamada sayısal görüntüler bozulmaya uğramaktadır. Bu bozulmalar daha sonra görüntü üzerinde gerçekleştirilecek olan kenar sezme, bölütleme, nesne tanıma, vb. gibi görüntü işleme uygulamalarının başarımını önemli ölçüde düşürmektedir. Dolayısıyla görüntüleme uygulamasından tatmin edici bir başarım elde edilebilmesi için görüntü verisinden gürültünün giderilmesi son derece önem taşımaktadır. Öte yandan, birçok görüntü süzgeci görüntüdeki gürültülü pikselleri onarırken gürültüsüz pikselleri de bozmaktadır.Bu tez çalışmasında sayısal dürtü gürültüsü giderici görüntü süzgeçlerinin süzme davranışını iyileştirmeye yönelik muhtelif yeni yöntemler sunulmaktadır. Önerilen yöntemler bulanık sinir ağlarının görüntü döndürme, görüntü aynalama, kenar sezme gibi basit görüntü işleme operatörleri ile birlikte kullanımına dayanmaktadır. Önerilen yöntemlerin başarımları farklı test görüntüleri üzerinde gerçekleştirilen çeşitli görüntü süzgeçleme deneyleri aracılığıyla değerlendirilmiştir. Deneysel sonuçlar önerilen yöntemlerin sayısal dürtü gürültüsü giderici görüntü süzgeçlerinin başarımlarının artırılmasında etkin bir şekilde kullanılabileceğini göstermektedir.

Abstract:
Digital imaging is a useful and important tool employed in various fields of science and technology. Digital images provide important information in the solution of many different problems in science and technology. In most applications, digital images are degraded by noise due to some non-idealities encountered in digital imaging systems and imaging media. These degradations significantly decrease the performances of subsequent image processing applications such as edge detection, segmentation, object recognition, etc. Hence it is very important to remove the noise from the image data in order to obtain satisfactory performance out of the imaging application. On the other hand, most image filters distort the uncorrupted pixels of the image when repairing the corrupted ones.In this thesis a number of novel methods for enhancing the filtering behavior of digital image impulse noise restoration filters have been proposed. The methods are based on neuro-fuzzy inference systems used in combination with simple image processing operators including image rotation, image mirroring, and edge detection. The performances of the proposed methods are evaluated by conducting several filtering experiments applied on different test images. Experimental results demonstrate that the proposed methods can efficiently be used to improve the performances of digital image impulse noise removal filters.