Görüntülerde Gürültü Gidermek için Yapay Sinir Ağı Tabanlı Yeni Bir Yaklaşım

Year 2012, Volume: 15 Issue: 2 - Volume: 15 Issue: 2, 71 - 86, 01.06.2012

Şeref Sağıroğlu Erkan Beşdok

Abstract

Bu çalışma, bozulmuş görüntülerden gürültüleri temizlemek için yapay sinir ağları (YSA) tabanlı yeni bir yaklaşım sunar.
YSA’ların öğrenme hızını ile ileri yönde hesaplama işlemlerini arttırmak için Levenberg-Marquardt ve genişletilmiş Delta-BarDelta
algoritmaları ile eğitilmiştir. YSA modelleriyle onarılan görüntüler, literatürdeki klasik teknikler, FFT, Wiener+Median
filtreleme and Wavelet gürültü giderici ile de karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar göstermiştir ki çalışma kapsamında sunulan
yeni yaklaşımın herhangi bir matematiksel model kullanılmaksızın bozulmuş görüntülerden basit ve başarılı bir şekilde
gürültüleri temizlediği görülmüştür

Keywords

Görüntü Onarımı, Dalgacık Dönüşümü, Wiener, Median, FFT, Yapay Sinir Ağları.

A Novel Approach for Image Denoising Based on Artificial Neural Networks

Abstract

This study presents a novel approach based on artificial neural networks (ANNs) to remove noises from defected images.ANNs were trained with two different learning algorithms, Levenberg-Marquardt and Extended-Delta-Bar-Delta, for speeding upthe training and feedforward calculation processes. The restored results were also compared to the classical techniques, FFT,Wiener+Median filtering and wavelet denoising. The results were shown that the proposed novel neural model providessimplicity and accuracy to remove noises from defected images without estimating any mathematical model than the others

Keywords

Image Restoration, Wavelet, Wiener, Median, FFT, Artificial neural networks.