Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
395744		Dalgacık dönüşümüne dayalı yayınım filtresi tasarımı / Design of anisotropic diffusion filter based on wavelet transform Yazar:UFUK TANYERİ Danışman: PROF. DR. RECEP DEMİRCİ Yer Bilgisi: Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstriyel Teknoloji Eğitimi Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:Sayısal görüntü işleme = Digital image processing	Onaylandı Doktora Türkçe 2014 151 s.
Gürültü temizleme esnasında resimdeki nesneye ait kenarların korunması görüntü filtreleme alanının önemli bir problemidir. Söz konusu problemin çözümü için yapılan ilk çalışma yayınım filtresi olmuştur. Ancak ısı yayınım prensibinin görüntü işlemeye uyarlanması esasına dayanan yayınım filtresinin performansı, kullanıcının tespit edeceği parametreye bağlıdır. Başka bir ifade ile kullanıcı bağımlıdır. Bu çalışmada, ayrık dalgacık dönüşümü detay katsayıları ve gradyan bilgisini kullanan, gri seviyeli ve renkli görüntülerde çalışan iki tip yönbağımlı yayınım filtresi geliştirilmiştir. Önerilen yöntemlerde yayınım katsayısı ve yayınımın durma anı, kullanıcı müdahalesi olmadan ve gürültü türü ve varyansına göre otomatik olarak tespit edilmektedir. Yöntemler, toplamsal ve çarpımsal gürültülerinin giderilmesi için kullanılabilmektedir. Filtrelerin performansı, farklı gürültü türü ve varyanslı görüntüler kullanılarak test edilmiş ve geleneksel yöntem ile karşılaştırılmıştır. Performans ölçültü olarak SSIM kullanılmıştır.
Preserving edges of objects in image while denosing is an important problem in image filtering area. The first suggestion for solution of such problem was diffusion filter. However, the diffusion filter, which is based on adaptation of heat diffusion principle for image processing application, depends on parameters to be determined by user. In other words, it is user dependent. In this study, two anisotropic diffusion filters were developed for both gray level and color images by using the detail coefficients of discrete wavelet transform and coefficients obtained from gradient. In proposed methods, the conductance coefficient and stopping criteria are automatically calculated according to the type of noise and the variance without user intervention. Methods can be used for removal of both additive and multiplicative noises. The performance of filters were tested with different types of images and noise variances, and obtained results were compared with conventional methods. The performances of methods were evaluated by means of the stuctured similarty index (SSIM) criteria.