Ahmet ULU, Yusuf ÖZEN, Ercüment ÖZTÜRK, Bekir DİZDAROĞLU

RENKLİ İMGELERDE ÇOKLU GÜRÜLTÜ GİDERME

Sayısal imgenin elde edilmesi, aktarılması ve çoğaltılması gibi çeşitli nedenlerle imgede gürültü olarak adlandırılan bozucu etkiler meydana gelmektedir. İmgede gürültü azaltma işlemi görüntü işleme alanında yapılan çalışmalarda temel bir problem olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu çalışmada en çok karşılaşılan gürültü tiplerinden olan toplamsal beyaz Gauss gürültüsü ve Tuz&Biber gürültüsünün karışık bulaştığı renkli imgelerde gürültü giderilmesi için otomatik olarak çalışan değişimsel tabanlı bir yöntem önerilmiştir. İlk olarak gürültü bulaşmış renkli imgede adaptif ortanca filtre kullanılarak Tuz&Biber gürültüsü bulaşmış piksellerin konumu belirlenmiş ve bu pikseller ayrıştırılmıştır. Gauss gürültüsünün seviyesinin belirlenmesi için istatistiksel bir yöntem olan kendall tau sıra ilişkisine bakılarak homojen bölgeler tespit edilmiştir. Elde edilen homojen bölgeler dikkate alınarak Gauss gürültüsünün değişintisi en az hata kestirilmiştir. Daha sonra iyileştirilmiş iz tabanlı yaklaşım ve L2 norm uygunluk terimi kullanılarak Gauss gürültüsünün giderilmesi işlemi yapılmıştır. Yapı ve doku bilgisi korunarak Gauss gürültüsü giderilmiş renkli imgeye ayrıştırılan Tuz&Biber gürültüsü tekrar eklenmiştir. Son olarak Tuz&Biber gürültüsü azaltma işlemi iz tabanlı yaklaşım ve L1 norm uygunluk terimi ile yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar yöntemin başarısını göstermektedir.

Anahtar Kelimeler:

renkli imge, çoklu gürültü, gürültü azaltma

PDF

___

Cai JF, Chan RH, Nikolava M. Twho-phase approach for deblurring images corrupted by impulse plus Gaussian noise. Inverse Problems and Imaging. 2008;2:187-204.
Shi K, Zhang D, Guo Z, Sun J, Wu B. A non-divergence diffusion equation for removing impulse noise and mixed Gaussian impulse noise. Neurocomputing. 2016;173(3):659-670
Gilboa G, Sochen N, Zeevi YY. Variational Denoising of Partly Textured Images by Spatially Varying Constraints. IEEE Transactions on Image Processing. 2006;15(8): 2281-2289.
Ulu A., Dizdaroğlu B. Variational Additive Noise Removal of Color Images. 24th Signal Processing and Communication Application Conference. 2016:1385-1388.
Ulu A., Dizdaroğlu B. Automated removal of Gaussian noise in color images. 25th Signal Processing and Communication Application Conference. 2017:1-4.
Hwang H, Haddad RA. Adaptive median filters: new algorithms and results. IEEE Transactions on Image Processing. 1995;4(4):499-502.
Sutour C, Deledalle CA, Aujol JF. Estimation of the Noise Level Function Based on a Nonparametric Detection of HomogeneousImage Regions. SIAM Journal on Imaging Sciences. 2015;8(4): 2622-2661.
Tschumperle D, Deriche R. Vector-Valued Image Regularization with PDE’s: A Common Framework for Different Applications. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2005;27(4):506-517.
Nikolova M. A Variational Approach to Remove Outliers and Impulse Noise. Journal of Mathematical Imaging and Vision. 2004;20(1-2):99-120.
Wang Z, Bovik AC, Sheikh HR, Simoncelli EP. Image Quality Assessment: From Error Measurement to Structural Similarity. IEEE Transactions on Image Processing. 2004;13(4):600-612.