Görüntü işlemede gürültü giderme üzerine yapay zeka tabanlı algoritma
Artificial intelligence based algorithm for denoising in image processing
Yazar: ORBAY ÇAĞLAYAN ŞİMŞEK
Danışman: PROF. DR. EMEL KIZILKAYA AYDOĞAN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Evrimsel algoritmalar = Evolutionary algorithms    ; Görüntü işleme = Image processing ; Görüntü işleme algoritmaları = Image processing algorithms ; Görüntü işleme yöntemleri = Image processing methods ; Görüntü işleme-bilgisayarlı = Image processing-computer assisted

Özet:
Son yıllarda teknolojide meydana gelen yenilikler, kayıt cihazları tarafından yakalanan 
görüntülerin dijital ortamda tutulmasını yaygınlaştırmıştır. Dijital ortamda tutulan 
görüntüler hem kullanıcıların görüntülemesi hem de çeşitli analizlerde sağladığı 
kolaylıklar sayesinde gerek sektörel gerekse kişisel kullanımlarda tercih edilmesine sebep 
olmaktadır. Dijital görüntülerin sadece analiz ve görüntülenmesinde sağladığı kolaylıklar 
haricinde, saklama anlamında da bilgisayar ortamında muhafaza edilebilmesi de çok 
sayıda görüntünün uzun yıllar muhafaza edilmesine olanak sağlamaktadır. Dijital 
ortamlarda muhafaza edilen bu görüntülerin zaman zaman kayıt esnasında, zaman zaman 
ise saklama ortamında meydana gelen elektronik aksaklıklar sebebiyle bu görüntülerde 
gürültü adı verilen istenmeyen bozukluklarla karşılaşılabilmektedir. Görüntülerde 
gürültünün varlığı, yapılacak olan görüntü işleme çalışmaları ve analizleri zorlaştıran bir 
faktör olarak karşımıza çıkmaktadır. Gürültülü görüntülerin analizlerinin yapılabilmesi 
için öncelikle bu gürültüleri giderebilecek görüntü işleme tekniklerinden faydalanılması 
ve ön işleme ile görüntünün hazır hale getirilmesi gerekmektedir.
Günümüzde gürültü giderimi için kullanılan farklı yaklaşımlar bulunmaktadır. Bu 
yaklaşımların etkinliği ise gürültünün çeşidine ve yoğunluğuna göre farklılıklar 
gösterebilmektedir. Yapılan tez çalışmasında, yüksek yoğunluklu gürültüye sahip 
görüntüler için yapay zeka tabanlı evrimsel algoritmalar kullanılarak görüntülerdeki 
gürültülerin giderilmesi amaçlanmıştır. Çalışmada Gen Ekspresyon Programlama (GEP) 
ve Sosyal Örümcek Algoritması (SSA) hibrit olarak kullanılarak bu hibrit kullanımın 
yüksek yoğunluklu gürültüler üzerindeki gürültü giderme kabiliyetleri incelenmiş ve 
GEPSSA olarak isimlendirilen özgün kullanım literatüre kazandırılmıştır.
Önerilen GEPSSA hibrit algoritması ile yüksek yoğunluklu gürültüye sahip görüntüler 
üzerinde gürültü giderme işlemi uygulanırken GEP ile gürültüleri giderecek olan model 
ve parametreleri oluşturulmakta, SSA ile ise bu parametreler optimize edilerek nihai 
görsel elde edilmektedir. Yapılan gürültü giderme çalışmalarının sonuçları, literatürde 
bilinen görseller üzerinde test edilmiş ve etkinlikleri hem literatürdeki diğer algoritmalar 
hem de GEP ve SSA'nın tek başına uygulandığı durumlar ile karşılaştırılarak etkililiği 
incelenmiştir. Örnek görsellerde uygulanan GEPSSA hibrit algoritmasının, GEP ve SSA 
algoritmalarının tek başına kullanımlarına göre ortalama %6,2 daha iyi sonuç verdiği 
gözlemlenmiştir.

Abstract:
Innovations in technology in recent years have made it widespread to keep the images 
captured by recording devices in digital storage. Images kept in digital storage are 
preferred for both sectoral and personal use thanks to the ease of viewing by users and 
for various analyzes. In addition to the ease of analyzing and viewing digital images, the 
fact that they can be stored in a computer environment in terms of storage allows a large 
number of images to be stored for many years. These images, which are stored in digital 
storage, may occasionally encounter undesirable disturbances called noise due to 
electronic malfunctions that occur occasionally during recording and occasionally in the 
storage environment. The presence of noise in images is a factor that complicates image 
processing studies and analysis. In order to analyze noisy images, image processing 
techniques that can remove these noises should be used and the image should be made 
ready with pre-processing.
Currently, there are different approaches used for noise elimination. The effectiveness of 
these approaches may vary depending on the type and intensity of the noise. In this thesis, 
it is aimed to remove noise in images by using artificial intelligence based evolutionary 
algorithms for images having high density noise. In the study, Gene Expression 
Programming (GEP) and Social Spider Algorithm (SSA) are used as a hybrid and the 
noise removal capabilities of this hybrid use on high-density noises are examined and the 
novel use called GEPSSA is introduced to the literature.
With the proposed GEPSSA hybrid algorithm, noise removal is performed on images 
with high-density noise. With GEP, the model and its parameters are created to remove 
the noise, and with SSA, these parameters are optimized to obtain the final image. The 
results of the noise removal studies were tested on images known in the literature and 
their effectiveness was examined by comparing their effectiveness with other algorithms 
in the literature and with the cases where GEP and SSA were applied alone. It has been 
observed that the GEPSSA hybrid algorithm applied on the sample images gives an 
average of 6.2% better results than the GEP and SSA algorithms used individually.