VGG16 temelli mimari ile görüntülerde gürültü tahmini

Gürültü, görüntü elde etme esnasında görüntüye eklenen istenmeyen sinyallerdir. Görüntü işleme çalışmalarının en temel sorunlarından biri gürültüdür. Bir görüntüden gürültünün arındırılması için kullanılan filtre yöntemlerinin başarılı olabilmesi için gürültü türünün doğru şekilde analiz edilmiş olması gerekmektedir. Literatürde yaygın olan gürültü türleri gauss, benek ve tuz-biber gürültü türleridir. Orijinal görüntülere Matlab programa dili vasıtasıyla eklenen bu üç gürültü türünün ve gürültüsüz görüntülerin en doğru ve pratik bir şekilde sınıflandırılması amaçlanmıştır. Görüntü üzerine yapılan çalışmalarda Evrişimsel Sinir Ağları (ESA) sıklıkla kullanılmaktadır. Çalışmada ESA ile oluşturulan 5 farklı model için önce eğitim sonra test işlemleri gerçekleştirilmiştir. Çalışmadaki ESA mimarileri; VGG16 ağı, transfer öğrenme ve Kök Ortalama Kare Yayılımı (RMSProp), Stokastik Gradyan İniş (SGD), Uyarlanabilir Gradyan(Adagrad), Adadelta ile Adaptif Moment(Adam) optimizasyon algoritmaları kullanılarak oluşturulmuştur. Görüntülerdeki gürültü türünün ve gürültüsüz görüntülerin doğru ve pratik şekilde tahmin edilmesi hedeflenmiştir. Görüntülerdeki gürültü tahmininde başarılı olunması halinde gürültülü görüntülerin, gürültülerinden arındırılması için daha doğru filtrelerin kullanılmasına olanak sağlanmış olacaktır. RMSProp optimizasyon algoritması kullanılarak oluşturulan model toplamda 12 hatalı gürültü türü tespiti yapmıştır. RMSProp optimizasyon algoritması kullanılarak oluşturulan model %98.75 doğruluk oranı ile en iyi doğruluk oranına sahiptir. Diğer optimizasyon algoritmalarının ise doğruluk oranları sırasıyla Adam optimizasyon algoritması için %98.44, Adagrad optimizasyon algoritması için %97.29, Adadelta optimizasyon algoritması için %89.38 ve SGD optimizasyon algoritması için %57.71'dir. Bu çalışma ile gürültü türünün ESA mimarileri ile daha doğru ve pratik bir şekilde belirlenebilmesi için hangi optimizasyon algoritmasının tercih edilebileceğine ışık tutulmaya çalışılmıştır. ESA'nın görüntü işleme çalışmalarındaki başarısı göz önüne alındığında ileride görüntü ile yapılan çalışmaların daha doğru ve güvenilir filtreler ile yapılabileceği düşünülmektedir.