Görüntülerdeki dürtü gürültüsünün giderilmesi için bazı süzgeç yaklaşımları
Some filtering approaches for the removal of impulsive noise in images
Yazar: PELİN ALTINIŞIK
Danışman: YRD. DOÇ. DR. HATİCE SEZGİN
Ondokuz Mayıs Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2010
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Gürültü, işaretlerin bozulmasına neden olan etkidir. Gürültü, görüntünün kameraya alınması ve kanaldan iletimi sırasında işarete karışmaktadır. Görüntü algılayıcısındaki piksel elemanları normal çalışmadığında, algılayıcı gürültüsü, ölçüm hatası, kuvvetli elektromanyetik alan, atmosferik olaylar nedeniyle oluşan dalgalanmalar veya veri iletiminde hatalar oluştuğunda sayısal görüntüde dürtü gürültüsü ortaya çıkmaktadır. Gürültülü görüntüde siyah ve beyaz pikseller oluştuğu için dürtü gürültüsüne tuz ve biber gürültüsü denmektedir.Sayısal görüntülerdeki tuz ve biber gürültüsünü gidermek için ortanca süzgeç (OS) kullanılmaktadır. Tuz ve biber gürültüsünün küçük yoğunluklarında bile ortanca süzgeçleme sonucu oluşan görüntüde, gürültü kaybolmakta ama bulanıklık oluşmaktadır. %20 ve üzeri gürültü yoğunluğuna sahip görüntülere OS uygulandığında gürültü tamamen yok olmamakta ve bulanıklık oluşmaktadır. Bulanıklık oluşmasının ve ayrıntıların yok olmasının sebebi, gürültüyü bastırırken gürültü olup olmadığına bakılmaksızın gürültülü görüntüdeki her piksele OS uygulanmasıdır. Böylece, gürültü olmayan gerçek piksel değerleri, ortanca değerle yer değiştirmektedir.Bu tez çalışmasında, gürültüyü bastırırken ayrıntıları korumak için yeni süzgeçleme yöntemleri geliştirilmiştir. Bu süzgeçleme yöntemlerinde ilk adım, gürültü piksellerini belirlemektir. İkinci adımsa, belirlenen gürültü piksellerine süzgeç uygulanmasıdır. Bu çalışmada önerilen iki adımlı süzgeçleme yöntemleri; şartlı ortanca süzgeç (ŞOS), şartlı dört yönlü ortalama süzgeç (ŞDYOS) ve şartlı dört yönlü ortalama değer merkezli bulanık süzgeç (ŞDYOBS) olarak adlandırılmaktadır. Bu yöntemlerin şartlı olarak adlandırılmasının sebebi, gürültü pikseli varsa süzgeçleme yapılmasıdır. Bu üç süzgecin sonuçları, OS başta olmak diğer klasik ve bulanık süzgeçlerle karşılaştırılmıştır. Önerilen süzgeçler, gürültü bastırma ve ayrıntıları koruma işlemini başarılı bir şekilde gerçekleştirmektedirler.

Abstract:
Noise is the undesired effect causing the corruption of signals. Digital images are contaminated with noise during image acquisition and transmission over communication channels. Owing to nonidealities encountered in image sensors, sensor noise, measurement error, strong electromagnetic field, fluctuations due to the atmospheric phenomena and errors in data transmission, digital images are corrupted by impulse noise. Since black and white pixels occur in noisy image impulse noise is called salt and pepper noise.The median filter is used in suppressing impulse noise in digital images. It removes thin lines, distorts edges and blurs image details even at low noise densities. When the median filter is applied to images having 20% or more noise density, noise does not totally disappear and images blur. The reason for this image blurring and for the disappearance of details is the application of the median filter to every pixel without considering whether it is noisy. So the undisturbed original pixel values are interchanged with the median value.In this thesis, new filtering methods are developed for suppression of noise and preservation of details. The first step in these filtering methods is to determine noisy pixels. The second step is the application of the filter to corrupted pixels. The two step filtering methods proposed in this work are conditional median filter, conditional four directional moving average filter and conditional symmetrical triangle fuzzy filter with four directional moving average center. These methods are called conditional because the filtering is applied whenever the pixel is noisy. Results of these three filters are compared with median filter, and with other classical and fuzzy filters. The proposed filters successfully achieve noise suppression and detail preservation.