Tez Arşivi

Tez aramanızı kolaylaştıracak arama motoru. Yazar, danışman, başlık ve özete göre tezleri arayabilirsiniz.


Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü

A Java toolbox for wavelet based image denoising

Görüntülerdeki gürültülerin temizlenmesi için dalgacık tabanlı Java takım kutusu

Teze Git (tez.yok.gov.tr)

Bu tezin tam metni bu sitede bulunmamaktadır. Teze erişmek için tıklayın. Eğer tez bulunamazsa, YÖK Tez Merkezi tarama bölümünde 199292 tez numarasıyla arayabilirsiniz.

Özet:

ABSTRACTA JAVA TOOLBOX FOR WAVELET BASED IMAGE DENOISINGTUNCER, GüneyM.Sc., Department of Geodetic and Geographic Information TechnologiesSupervisor: Assoc. Prof. Dr. Mahmut Onur KARSLIOĞLUDecember 2006, 108 pagesWavelet methods for image denoising have became widespread for the lastdecade. The effectiveness of this denoising scheme is influenced by manyfactors. Highlights can be listed as choosing of wavelet used, the thresholddetermination and transform level selection for thresholding. For thresholdcalculation one of the classical solutions is Wiener filter as a linear estimator.Another one is VisuShrink using global thresholding for nonlinear area. Thepurpose of this work is to develop a Java toolbox which is used to find bestdenoising schemes for distinct image types particularly Synthetic Aperture Radar(SAR) images. This can be accomplished by comparing these basic methodswith well known data adaptive thresholding methods such as SureShrink,BayeShrink, Generalized Cross Validation and Hypothesis Testing. Some non-wavelet denoising process are also introduced. Along with simple mean andmedian filters, more statistically adaptive median, Lee, Kuan and Frost filteringtechniques are also tested to assist wavelet based denoising scheme. All of thesemethods on the basis of wavelet models and some traditional methods will beimplemented in pure java code using plug-in concept of ImageJ which is apopular image processing tool written in Java.Keywords: Wavelet transforms, Noise reduction, Statistical methods, SAR, Java

Summary:

ÖZGÖRÜNTÜLERDEKİ GÜRÜLTÜLERİN TEMİZLENMESİ İÇİNDALGACIK TABANLI JAVA TAKIM KUTUSUTUNCER, GüneyYüksek Lisans, Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Sistemleri BölümüTez Yöneticisi: Doç. Dr. Mahmut Onur KARSLIOĞLUAralık 2006, 108 sayfaGörüntüler üzerinde gürültü temizleme için dalgacık yöntemlerinin kullanımıson zamanlarda oldukça yaygın bir hale gelmiştir. Dalgacık eşikleme (waveletthresholding) olarak tabir edilebilecek bu işin başarısı pek çok değişkenebağlıdır. Bunların arasında uygun dalgacık modelinin seçimi, eşik hesaplamateknikleri ve eşik uygulama seviyesi en başta listelenebilir. Eşik hesabı içinkullanılan ?Wiener? filitresi doğrusal (linear) hesaplama tekniği kullanan klasikyöntemlerden biridir. Doğrusal olmayan (nonlinear) metotların en basit örneğiise evrensel eşik (global thresholding) mantığına dayalı VisuShrink'dir. Buçalışmadaki amaç farklı görüntü tipleri için ve özellikle Synthetic ApertureRadar (SAR) görüntüleri için en başarılı gürültü temizleme kombinasyonlarınıbelirleyebilecek bir Java takım kutusu oluşturmaktır. Bu da bahsi geçen temeleşikleme hesapları ile gelişmiş istatiksel hesaplama teknikleri ?SureShrink?,?BayeShrink?, ?Generalized Cross Validation? ve ?Hypothesis Test?kıyaslanmasıyla yapılacaktır. Bunların yanısıra çalışmaya yardımcı olmakamacıyla mean, medyan, uyarlamalı medyan, Lee, Kuan ve Frost gibi dalgacıkeşikleme yöntemi olmayan bazı hesaplamalara yer verilmektedir. Tüm budalgacık tabanlı hesaplama teknikleri ve bazı geleneksel yöntemler Javaprogramlama dili kullanılarak popüler bir görüntü işleme uygulaması olan?ImageJ? altında geliştirilmektedir.Anahtar kelimeler: Dalgacık dönüşümleri, Gürültü azaltma, İstatiksel yöntemler,SAR, Java