Kenar yoğunluğuna dayalı yeni tam referans görüntü kalitesi değerlendirme metodu

Abstract

Bu tezde, kenar tespiti için çok seviyeli iki boyutlu dalgacık ayrışmasının kullanımına dayanan, kenar yoğunluğuna dayalı yeni bir tam referans görüntü kalitesi değerlendirme (IQA) yöntemi önerilmiştir. Literatürde önerilen, uygulamaya yönelik sıkıştırma, bozulma ve benzeri durumlar için birçok yönteme rağmen, bu alanın geliştirilmesi için hala daha fazla yönteme ihtiyaç duyulmaktadır. Bu amaç doğrultusunda, dalgacık ayrışmasının ilk seviyesi Daubechies-4 gri ölçekli görüntü için kullanılmıştır. Algoritma, farklı mekansal detaylara ve bozulma tiplerine sahip farklı görüntü kümeleri kullanılarak test edilmiştir. Bunlara ek olarak, görüntü kalitesi değerlendirmesi için kullanılan diğer tam referans algoritmaları, görüntü kalitesi değerlendirme problemindeki olası uygulamalar için incelenmiştir. Uygulanan ve test edilen ayrıntılı değerlendirme için, önerilen görüntü kalitesi değerlendirme algoritması oluşturulmuştur. Bu tez çalışmasında, çıkan verilerimiz kütüphane sorgulayıcı değerlerle karşılaştırılmış ve elde edilen sonuçların önerilen yöntemle uyumlu olduğu görülmüştür. Bu tezde önerilen yöntemi uygulamak için MATLAB 2016b versiyonu kullanılmıştır.

In this thesis, we despite the many methods, proposed in the literature, for application oriented situations (compression, distortion, etc. ) more methods are still needed for the development of this field. From this point of view, a new full reference image quality assessment (IQA) method based on edge intensity has been proposed in this thesis based on the usage of the multi-level 2D wavelet decomposition for edge detection. The first level of the wavelet decomposition is used for the gray scaled image using the Daubechies 4. The algorithm tested using different image sets with different spatial details and degradation types. In addition, other full reference algorithms, which are used for image quality assessment, are investigated for possible applications in image quality assessment problem. The proposed image quality assessment algorithm for detailed evaluation implemented and tested. In this thesis, the result is compared with the questioner results and the proposed method result is the same result as provided by the questioner. Also, MatLAB -2016 simulation program was used for the necessary software in the thesis