Benek gürültülü görüntüleri onarma
Restoring images degraded by speckle noise
Yazar: MEHMET CAN ERDEM
Danışman: PROF. DR. ZİYA TELATAR
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2013
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Görüntü temizleme = Image denoising

Özet:
Görüntü bölütleme, sınıflandırma, öznitelik çıkarımı, öznitelik analizi, nesne tanıma ve görüntü sıkıştırma gibi birçok görüntü işleme uygulamasının başarıyla gerçekleşmesi için görüntülerin mümkün olduğunca gürültüden arındırılmış olması gerekmektedir, dolayısıyla görüntülerden gürültü giderme günümüzde halen aktif bir çalışma alanıdır. Fakat literatürde bu konudaki çalışmaların çoğu toplamsal gürültülerin süzülmesi üzerinedir. Koherent görüntüleme teknikleriyle elde edilen ultrason, SAR ve MR benzeri görüntülerde sinyal ile ilintili, çarpımsal benek gürültüsü oluşumu gözlenir. Literatürde yapılan çalışmalarda benek gürültüsünden etkilenen görüntülerin iyileştirilmesinde istenilen seviyeye gelinemediği ifade edilmektedir.
Bu çalışmada benek gürültüsünü gidermek için iki farklı yöntem önerilmiştir. Bunlardan ilki adaptif dalgacık eşikleme yöntemidir. Bu yöntemde uygun dalgacık ailesi, ayrıştırma seviyesi ve eşik değeri belirleme algoritması yapılan testler sonucu belirlenmiş ve elde edilen eşik değerleri PSNR ve IMPR metrikleri kullanılarak güncellenmiştir. Önerilen diğer yöntem ise Dalgacık Tabanlı Homomorfik Pixon yöntemidir. Bu yöntemde, öncelikle görüntünün logaritmik dönüşümü elde edilmiş, ardından DWT ile elde edilen bütün altbantlara Wiener süzgeci uygulanarak görüntü yumuşatılmıştır. Son olarak süzgeç pencere boyları PSNR ve IMPR metrikleri kullanılarak güncellenmiştir.
Bu çalışmada önerilen yöntemlerin performansını test etmek için yapay olarak gürültü eklenmiş görüntüler ve gerçek görüntüler kullanılarak birçok deneysel simülasyon gerçekleştirilmiş ve sonuçlar farklı metrikler kullanılarak karşılaştırılmıştır.
Sonuçlar incelendiğinde adaptif dalgacık eşiklemeye dayalı yöntemin benek gürültüsünü süzmede diğer yöntemlere göre daha başarılı olduğu, fakat işlem süresinin görüntü boyutunun artmasıyla oldukça uzayabileceği görülmüştür.

Abstract:
Noise should be filtered as much as possible before applying any further implementations like segmentation, classification, feature extraction, feature analysis, object recognition and image compression. So image noise reduction or denoising is still an active area of research presently. But, many of the studies are on additive noise filtering in literature. In coherent imaging techniques like ultrasound, SAR and MRI, the output image will be affected by multiplicative, signal correlated speckle noise. In many studies it is pointed out that the level of image despeckling is still inadequate. 
In this study two different methods are proposed for image despeckling. The first one is adaptive wavelet thresholding method in which an appropriate wavelet family, decomposition level and threshold values are determined after various tests and the threshold values are optimized by using PSNR and IMPR metrics. The other method is Wavelet Based Homomorphic Pixon method in which, the logarithm of the image is derived first, then DWT is performed and Wiener filter is applied to all subbands to smooth the image. Finally, the filtering window lengths are updated by using PSNR and IMPR metrics. 
To test the performances of the proposed methods, both synthetically degraded and originally degraded images are used to perform experimental simulations and the results are compared by using different metrics. 
The results show that the proposed adaptive wavelet thresholding method is more effective than the other filtering methods at despeckling degraded images. However, run time of the proposed method may increase considerably much due to the size of the image.