Dalgacık dönüşümü kullanılarak uydu ve hava görüntülerinin gürültüden arındırılması üzerine bir uygulama
A denoising application of satellite and aerial images using wavelet transform
Yazar: KEZBAN İNCE
Danışman: PROF. DR. OKYAY KAYNAK
Hava Harp Okulu Komutanlığı / Havacılık ve Uzay Teknolojileri Enstitüsü / Uzay Bilimleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Dalgacık dönüşümleri = Wavelet transforms

Özet:
Bu tez çalışması ile amaçlanan tamamen görüntünün kendi istatistiksel değerlerine bağlı olarak, düzensiz aydınlatma koşulları altında çekilen görüntülerin iyileştirilmesi ve bu görüntülerdeki gürültünün elimine edilmesiyle temiz ve görsel olarak yüksek kalitede görüntüler elde etmektir. Bu sayede, birbirini tamamlayıcı iyileştirme işlemlerinden oluşan bütünün oluşturulmasıyla, görüntünün askeri ve stratejik alanlar için kullanımına yönelik yeterli derecede iyileştirilmiş, gürültüsüz görüntüler elde edilmektedir. Düzensiz ışık ortamındaki görüntüler ile düşük kontrastlı görüntülerin iyileştirilmesi için kullanılan bazı basit teknikler mevcuttur. Bunlar, Histogram Denkleştirme (Histogram Equalization), Gama Düzeltmesi (Gamma Correction) ve Logaritmik Sıkıştırma (Logarithmic Compression) gibi teknikler ve kullanılan bazı filtreleme işlemleridir. Ancak bu teknikler görüntünün genel işlenmesi prensibine dayanır ve resimdeki bazı ayrıntıların yeterince iyileştirilememesi gibi bazı kısıtları mevcuttur.Yapılan bu tez çalışmasında insan görsel sistemine çok benzer ve gerçekçi sonuçlar alabilmek ve görüntülerdeki gürültünün giderilerek iyileştirilmesi için dalgacık dönüşümü tabanlı bir algoritma kullanılmıştır. Geliştirilen algoritmada Ayrık Dalgacık Dönüşümü, Karmaşık Ayrık Dalgacık Dönüşümü ve Çift-Ağaçlı Ayrık Dalgacık Dönüşümü test amaçlı kullanılan 5 görüntü için uygulanmış ve çıkan sonuçlar karşılaştırmalı olarak ele alınmıştır.Elde edilen görüntülere ve hesaplanan MSE ve PSNR değerlerine bakıldığında genel anlamda Ayrık Dalgacık Dönüşümünün görüntü iyileştirmede başarılı olduğu görülmüştür. Görüntü özelliklerindeki farklılıklardan dolayı ise Çift-Ağaçlı Ayrık Dalgacık Dönüşümü (ÇADD), Karmaşık Ayrık Dalgacık Dönüşümü (KADD) ve Ayrık Dalgacık Dönüşümü (ADD) uygulanan görüntülerde farklı sonuçlar elde edilmiştir. Ayrıntının fazla olduğu görüntülerde ÇADD daha başarılı iken daha az detay içeren görüntülerde ADD daha başarılı olmuştur.Bunun yanında gürültü temizleme amaçlı kullanılan algoritmanın ayrıntı içermeyen görüntülerde daha net görüntüler verdiği ancak ayrıntı miktarı fazla olan görüntülerde bulanıklaşmayı arttırması sebebiyle çok başarılı olamadığı görülmüştür.

Abstract:
The purpose of this thesis, depending on completely statistical values of the image itself, is the improvement of the captured images under uneven lighting conditions, and by eliminating the noise in these images to get clean and high quality images visually. In this way, the whole creation of complementary healing processes of the image sufficiently improved for the use of military and strategic areas, noise-free images are obtained. There are some simple techniques to improve irregular low-contrast images and images with poor light environment. These are transactions such as Histogram Equalization (Histogram Equalization), Gamma Correction (Gamma Correction) and logarithmic compression (Logarithmic Compression) and some filtering techniques. However, the overall processing of the image based on the principle of these techniques have some restrictions such as not improving well enough the details in the picture.In this thesis, an algorithm based on wavelet transform is used to obtain realistic and very similar to the human visual system results and to improve the images by eliminating noise. In this developed algorithm, Discrete Wavelet Transform (DWT) , Complex Discrete Wavelet Transform (CDWT) and Discrete Dual-tree Wavelet Transform (DDWT) are applied to 5 images for test purposes and the results are discussed in comparison. Looking at the obtained images and the calculated MSE and PSNR values the Discrete Wavelet Transform is successful in improving the overall image. Due to differences in the properties of the images which is applied Discrete Dual-tree Wavelet Transform, Discrete Wavelet Transform and Complex Discrete Wavelet Transform, different results have been obtained. While the DDWT is more successful in more detailed images, the DWT is more successful on images with less detail.Besides, the algorithm used for noise removal is succesfull on the images which does not contain details a lot, but it is not successful at all in the images with more amount of detail because it increases blur in the image.