Dikkat tabanlı evrişimli sinir ağları ile görüntülerde gürültü giderme
Denoise in images with attention-based convolution neural networks
Yazar: NEVAL KARACA
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SERDAR ÇİFTÇİ
Harran Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bilgisayarlı görü uygulamalarının başarımında ve insan görsel memnuniyetinde görüntülerin net ve 
gerçeğe yakın olmasının önem arz etmesi görüntü kalitesi iyileştirme çalışmalarına olan ihtiyacı 
artırmıştır. Görüntü kalitesi iyileştirme çalışmalarının çoğunluğu gürültü giderme problemi üzerine 
yoğunlaşmıştır. Bu problem; görüntü yakalama, sıkıştırma ve aktarma gibi farklı kaynaklardan dolayı 
oluşabilmekte ve bu durumun üstesinden gelmek için farklı çözüm yaklaşımları denenerek uzunca bir 
süre çalışmalar yapılmıştır. Bu çalışmada, gürültü gidermede başarılı performans sergileyen derin 
öğrenme tabanlı bir yaklaşım olan Evrişimli Sinir Ağ tabanlı Hızlı ve Esnek Gürültü Giderme modeli 
(FFDNet) temel alınmış ve FFDNet'in gürültü giderme yeteneğini iyileştirmek amacıyla mimariye 
Evrişimsel Blok Dikkat Modülü (CBAM) dahil edilmiştir. CBAM modülü iki ayrı dikkat mekanizması 
içermekte olup FFDNet mimarisine dahil edilmesiyle Evrişimsel Sinir Ağlarının (CNN) temsil gücünü 
artmıştır. FFDNet mimarisi üzerinde ablasyon çalışmaları yapılmış ve CBAM modülünün yalnızca son 
katmana eklendiğinde başarılı sonuç verdiği görülmüştür. Önerilen yöntem ile farklı seviyelerde gürültü değerleriyle deneyler yapılmış ve nicel ölçümlerde PSNR, SSIM ve LRI metriklerinde iyileşmeler elde edilmiştir. Elde edilen görüntülerin görsel kalitesi incelendiğinde önerilen yöntemin hedef görüntülere daha yakın sonuçlar oluşturduğu gözlemlenmiştir.

Abstract:
The need for image quality enhancement studies has increased due to the importance of clear and 
realistic images for the performance of computer vision applications and for human viewing pleasure. 
Most image quality enhancement studies have focused on the problem of noise removal. This problem 
can be caused by various sources such as image acquisition, compression, and transmission, and various approaches have been tried for a long time to overcome this problem. This study is based on Toward a Fast and Flexible Solution for CNN based Image Denoising (FFDNet), one of the successful denoising methods, in which a Convolutional Block Attention Module (CBAM) has been integrated into the architecture to improve the denoising capability of FFDNet. The CBAM module contains two separate attention mechanisms, and its inclusion in the FFDNet architecture has increased the representational performance of convolutional neural networks. Ablation studies were performed with the FFDNet architecture, and it was found that the CBAM module gives successful results only when it is added to the last layer. Experiments with the proposed method were performed with different noise levels, and improvements in the PSNR, SSIM, and LRI metrics were obtained in the quantitative measurements.When analyzing the visual quality of the images, it can be seen that the proposed method provides results that are closer to the target images.