Master'sOpen Access

Yerel olmayan ortalama filtre ve değişimsel metodlar kullanarak SAR görüntülerinde benek gürültüsü azaltma

2019
0 views
0 downloads
Advisor: Doç. Dr. Baha Şen

Abstract (TR)

Bu çalışmada, benek gürültüsü azaltma performansını arttırmak için, Toplam Değişimsel yöntem bazlı karesel doğrusal düzenleme terimli Seyreklik-Güdümlü benek gürültüsü azaltma yöntemi (SDD-QL) ile Yerel olmayan ortalama (NLM) filtresinin avantajları tek bir maaliyet fonksiyonu içinde birleştirilmiştir. Benek gürültü azaltmada NLM ve SDD-QL yöntemlerinin avantajları ve dezavantajları bulunmaktadır. SDD-QL homojen alanlarda, çok iyi performans gösterirken, doku içeren alanları bozmaktadır. NLM ise gayet iyi benek gürültü azaltma performansı sağlamakta ve doku içeren alanları korumasına rağmen, yüksek benek gürültülü resimlerde homojen alanlarda bozulmalara sebebiyet verebilmekte ve toplam çalışma zamanı çok uzun sürmektedir. Bu tezde SDD-QL ve NLM, doku haritası adı verilen bir control değişkeni yardımı ile tek bir maliyet fonksiyonunda birleştirilmiştir. Doku haritası iki değerli bir matristir. Bu matris resim üzerinde bulunan bir pikselin homojen mi yoksa doku mu içerdiğine dair bilgi vermektedir. Eğer piksel homojen ise, o pikseldeki benek gürültüsü SDD-QL metodu ile azaltılır. Eğer piksel doku ise, o pikseldeki benek gürültüsü NLM bazlı düzenleyici bir terim ile azaltılır. Önerilen yöntem sayesinde homojen alanlardaki benek gürültüsü azaltılırken, resim üzerinde bulunan dokusal alanlar korunmuş olacaktır. Elde edilen sonuçlar yapay olarak benek gürültüsü eklenmiş Barbara, House ve Lena resimleri ve gerçek SAR resimleri üzerinde gösterilmiştir.

Author

Şahım Giray Kıvanç

How to Cite

Şahım Giray Kıvanç (Yüksek Lisans Tezi). Yerel olmayan ortalama filtre ve değişimsel metodlar kullanarak SAR görüntülerinde benek gürültüsü azaltma, 2019, Ankara Yıldırım Beyazıt University.

Keywords

License

Tüm Hakları Saklıdır

This work is shared under the specified license terms.

More theses from Ankara Yıldırım Beyazıt University