Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
196442		Esnek hesaplamaya dayalı yöntemler ile sayısal imgelerde gürültü giderimi ve imge iyileştirme / Noise removal from digital images and image enhancement by soft computing based methods Yazar:ALPER BAŞTÜRK Danışman: DOÇ.DR. MEHMET EMİN YÜKSEL Yer Bilgisi: Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering Dizin:	Onaylandı Doktora Türkçe 2006 148 s.
iii˙ ˙ESNEK HESAPLAMAYA DAYALI YÖNTEMLER ILE SAYISAL IMGELERDE˙ ˙ I VE IMGE IYILESTIRME˙ ˙ ˙˙ şË™GÜRÜLTÜ GIDERIMAlper BASTÜRKşErciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri EnstitüsüDoktora Tezi, Kasım 2006Tez Danışmanı : Doç. Dr. M. Emin YÜKSELsÖZETSayısal imgeler, astronomi, tıp, uzaktan algılama, malzeme bilimi, biyoloji, askerisavunma teknolojileri vb. gibi birçok araştırma ve uygulama sahası için önemliveri kaynaklarıdır. Kullanıldıkları alan açısından içerdikleri yararlı verilerin yüksekbaşarım ile elde edilmesi büyük önem taşır. Gürültü, sayısal imgeye etkiyerekveri elde etme başarımını düşüren önemli faktörlerden birisidir. Gürültü elverişsizortam şartları ve ideal olmayan sistem özellikleri nedeniyle ortaya çıkarak, tek veyaçok boyutlu işaretlere üretim, aktarım ve saklanım süreçleri esnasında etkiyerekonları bozan işaretlerdir. Gürültü nedeniyle imge bilgileri kısmen veya tamamendeğişebilir, süreksizlikler oluşabilir ve konumsal bağımlılık zayıflayabilir. İmgeişaretlerinde sıklıkla karşılaşılan gürültü türleri dürtü gürültüsü, Gauss gürültüsü,eş dağılımlı gürültü ve karma gürültü olarak sıralanabilir.Bu tez çalışmasında, sayısal imgelerdeki farklı gürültü türlerinin giderilmesineyönelik yöntemler araştırılmış ve yeni yöntemler geliştirerek mevcut yöntemleregöre daha iyi başarımların elde edilmesi amaçlanmıştır. Tez süresince, dürtügürültüsünün giderilmesi amacıyla iki yönlü ve genelleştirilmiş dört yönlü bulanıksinir ağı süzgeçleri geliştirilmiş ve dürtü gürültüsünün sezilmesi için bir dürtü sezicibulanık sinir ağı incelenmiştir. Ek olarak, Gauss gürültüsü giderici bir bulanıksinir ağı süzgeci ve karma gürültü giderici süzgeçlerin başarımını iyileştiren çokkatmanlı bir sinir ağı operatörü geliştirilmiştir. Literatürdeki mevcut yöntemlerin vegeliştirilen yöntemlerin başarımları farklı gürültü yoğunlukları ve farklı test imgeleriüzerinde test edilmiş; benzetim çalışmaları sonucunda, geliştirilen yöntemlerinliteratürdeki incelenen yapılara göre daha iyi başarımlar verdiği tespit edilmiştir.Anahtar Sözcükler: Dürtü gürültüsü, Gauss gürültüsü, karma gürültü, bulanıkmantık, bulanık sinir ağları, çok katmanlı sinir ağları.
ivNOISE REMOVAL FROM DIGITAL IMAGES AND IMAGE ENHANCEMENTBY SOFT COMPUTING BASED METHODSAlper BASTÜRKşErciyes University, Graduate School of Natural and Applied SciencesPh.D Thesis, November 2006Thesis Supervisor: Assoc. Prof. Dr. M. Emin YÜKSELABSTRACTDigital images are important data sources for many research and application areassuch as astronomy, medicine, remote sensing, material science, biology, military, andso on. For their usage areas, acquisition of useful information from digital imageswith best performances is of vital importance. Noise is one of the important factorsthat reduce the performance of information acquisition from digital images. Noiseusually occurs due to imperfect medium conditions and unsuitable system propertiesand is a corrupting signal that affects one or multi dimensional signals in production,transmission and storage stages. Because of noise, image information may changepartially or completely, discontinuities may occur and spatial dependencies maydecrease. Impulse noise, Gaussian noise, uniform noise and mixed noise are commonnoise types encountered in digital images.In this thesis, methods for the removal of different types of noise in digital imagesare investigated and obtaining better performances with respect to present methodsare aimed by developing novel methods. During the thesis research, two directionaland generalized four directional neuro-fuzzy filters for impulse noise removal, anda neuro-fuzzy operator for detecting impulse noise are proposed. In addition toimpulse noise, a neuro-fuzzy filter for smoothing Gaussian noise and a multilayerperceptron operator for performance improvement of mixed noise filters are alsodeveloped. Performances of methods presently available in the literature andproposed methods are tested for different test images and noise conditions. It isdemonstrated that proposed methods exhibit better performances than the methodspresently available in the literature.Keywords: Impulse noise, Gaussian noise, mixed noise, fuzzy logic, neuro-fuzzynetworks, multilayer perceptrons.