Image and speech signal enhancement in time-frequency domain via adaptive lifting structures

Abstract

Bu tezde, çeşitli gürültü ortamları için uyarlamalı kaldıraç yapıları kullanılarak konuşma ve görüntü pekiştirme problemi ele alınmaktadır. Tek boyutlu (konuşma) ve iki boyutlu (görüntü) işaretler için yeni bir uzam uyarlamalı kaldıraç yapısı önerilmektedir. Uzam uyarlamalı kaldıraç yapıları daha iyi bir işaret temsili ve daha iyi pekiştirme sonuçları sağlar. Önerilen konuşma pekiştirme yöntemi, pekiştirilen konuşma işaretinin kalitesini ve anlaşılabilirliğini geliştirmek için gürültüyü ayırmayı amaçlar. Pekiştirilen konuşma işaretinin kalitesini arttırmak için, bir işitsel model (Kritik Bandlar) önerilen konuşma pekiştirme metoduyla bütünleştirilmektedir. Altband konuşma pekiştirmesi için pratik olduklarından tek kanallı konuşma pekiştirme kestirimcileri kullanılmaktadır. Önerilen görüntü pekiştirme yöntemi uzam uyarlamalı iki boyutlu kaldıraç yapısına dayanmaktadır. Önerilen görüntü pekiştirme yönteminin amacı, görüntünün önemli detaylarını korurken gürültüyü ayırmaktır. Gri-düzeyi gürültülü görüntüler, önerilen iki boyutlu uzam uyarlamalı kaldıraç yapısı algoritması kullanılarak altbandlara ayrıştırılmıştır. Altband görüntü pekiştirmesi için uzamsal bölge kestirimcileri ve dalgacık eşik temelli kestirimciler kullanılmaktadır. Deneysel ve objektif değerlendirme sonuçları önerilen konuşma ve görüntü pekiştirme yönteminin başarısını göstermektedir.Anahtar kelimeler: konuşma pekiştirme, uzam-uyarlamalı kaldıraç, dalgacık, kritik band çözümlemesi, tek kanallı kestirimci, görüntü pekiştirme.

This thesis addresses the problem of image and speech enhancement for various noise environments using adaptive lifting schemes. A new space adaptive lifting scheme algorithm is proposed for 1-D (speech) and 2-D (image) signals. The space adaptive lifting schemes provide better signal representation and better enhancement results. The proposed speech enhancement method aims to remove the noise in order to improve the quality and the intelligibility of the enhanced speech signal. In order to improve the quality of the enhanced speech signal, an auditory model (Critical Bands) is integrated with the proposed speech enhancement method. The single channel estimators are employed for subbband speech enhancement since they are practical. The proposed image enhancement method is based on space adaptive 2-D lifting scheme. The aim of proposed image enhancement method is to remove the noise while retaining significant features of the image.The gray-level noisy images are decomposed into subbands using the proposed space adaptive 2-D lifting scheme algorithm. Spatial domain estimators and wavelet thresholding-based estimators are used for subband image enhancement. The experimental and objective evaluation results show the performance of proposed speech and image enhancement methods.Keywords: speech enhancement, space-adaptive lifting, wavelet, critical band analysis, single channel estimators, image enhancement.