Görüntü işlemede gürültü azaltmak için yeni yaklaşımlar
New approaches to noise removal in image processing
Yazar: UĞUR ERKAN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. LEVENT GÖKREM
Gaziosmanpaşa Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2017
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology
Dizin: Vuru gürültüsü = Impulse noise

Özet:
Bu tez çalışmasında görüntü işlemenin en önemli konularından birisi olan gürültü kaldırmada,  Tuz-Biber ve Gauss gürültülerini temizlemek için üç yeni yöntem önerilmiştir. Tuz-Biber gürültüsünü kaldırmak için iki, Gauss gürültüsünü kaldırmak için ise bir adet yöntem geliştirilmiştir. Araştırmanın sonuçlarını test etmek için üç adet görüntü veri tabanı seçilmiştir. Araştırmanın sonuçlarını değerlendirmek için ise üç adet ölçüt kullanılmıştır. Bu ölçütler;  Doruk Sinyal Gürültü Oranı (Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR), Yapısal Benzerlik (Structural Similarity, SSIM) ve Görüntü İyileştirme Faktörü (Image Enhancement Factor, IEF)'dür. İlk olarak, görüntülerde bulanıklık etkisi yapan medyan filtrenin dezavantajını ortadan kaldırmak için tekrarsız medya filtre isminde yeni bir yöntem geliştirilmiştir. Geliştirilen yeni yöntem Tuz-Biber gürültüsünde test edilerek kendi benzeri yöntemlere nispetle çok daha başarılı sonuçlar vermiştir. İkinci olarak geliştirilen Tuz-Biber gürültüsünü kaldıran yöntemle, piksellerin tekrar sayılarına bakılarak gürültü kaldırılmış ve yeni bir yaklaşım ortaya koyulmuştur. Tuz-Biber gürültüsü kaldıran bu yöntem, bu gürültüyü kaldırmaktaki en bilinen yöntemlerle karşılaştırılmış ve %50 gürültü yoğunluğuna kadar diğer yöntemlerden daha başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Son olarak, Gauss gürültüsünü kaldırmak için geliştirilen yöntemle, pencere içerisine giren piksellerin ortalama ve standart dağılımlarına bakılarak gürültü kaldırılmıştır. Geliştirilen bu yöntem, tüm ortalama değerlerinde diğer yöntemlerden daha başarılı olmuştur.

Abstract:
Removing noise from images is a challenging issue in image processing and this dissertation delivers three new methods to remove noise from two major forms of noise, Salt-Pepper and Gaussian noise. Two methods were developed to remove the salt-pepper noise, and another method was developed to remove the Gaussian noise. Three image databases were selected to test the results of the study. Three criteria were used to assess the results of the study. These criteria are; Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), Structural Similarity (SSIM), and Image Enhancement Factor (IEF). Firstly, a new method, the non-rewritten media filter, was developed to remove the disadvantages of median filtering that affects blurring in images. The new method was tested against Salt-Pepper, giving much more successful results compared to similar methods. Secondly, with the other new method removing the salt-pepper noise, the noise was removed by looking at the number of repetitive pixels and a novel approach was introduced. This method was compared to the most known methods against removing salt-pepper noise and achieved more successful results than the other methods up to 50% noise intensity. Finally, with the method developed to remove the Gaussian noise, noise is removed by looking at the average and standard distributions of the pixels entering the window. And, this method proved to be more successful than other methods in all mean values.