Image denoising in multiresolution wavelet domain

Abstract

Günümüzde, gelişen teknoloji ile birlikte dijital görüntü kalitesinde kayda değer iyileştirmeler yaşanmaktadır. Kullanıcının dijital görüntüleri günlük yaşamı kolaylaştıran uygulamalarda kullanarak verimli kararlar alması her zamankinden daha daha kolay ve etkin bir şekilde yapılmaktadır. Dijital görüntüler çoğunluğu donanım kaynaklı olmak üzere çeşitli parazitlere/gürültülere maruz kalmaktadırlar. Dijital görüntülerden parazit giderme adına kullanılan renklendirme teknikleri oldukça önemli bir işlemdir. Görüntülerin kalitesinin arttırılmasında ve bu görüntülerin bilgisinin kullanılmasına bağlı uygulamalara uyması için netleştirilmesinde bu teknikler etkili bir şekilde kullanılmaktadır. Bu çalışmada, hem sert hem de yumuşak eşik gürültü temizleme tekniklerinin performansının değerlendirilebilmesi açısından çok çözünürlüklü dalgacık uzayında yüksek frekanslı alt bantların iptal edilmesine ve dalgalanma alanındaki etkisinin ölçülmesine bağlı bazı yeni yaklaşımlar önerilmiştir. Bununla birlikte dijital görüntülerdeki gürültü temizleme yönteminin etkinliğini ölçmek için Ortalama Kare Hata (OKH) ve Tepe Sinyalinin Gürültüye Oranı (TSGO) metrikleri çerçevesinde bir değerlendirme yapılmıştır.

Today, with the advancing technology, there are significant improvements in digital image quality. It is easier and more efficient than ever to make decisions by using digital images in applications that make everyday life easier. Digital images are subject to various noises, most of which is hardware-based. Coloring techniques used to eliminate noise from digital images are a very important process. These techniques are used effectively to improve the quality of the images and to clarify them to suit the applications associated with the use of the information. In this study, some new approaches have been proposed in order to evaluate the performance of both hard and soft threshold noise cleaning techniques (denoising) due to the cancellation of high frequency subbands in multi-resolution wavelet space and measuring the effect of the ripple field. However, in order to measure the effectiveness of noise removal method in digital images, an evaluation was made within the framework of Mean Square Error (MSE) and Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) metrics.