Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Karabük Üniversitesi, Institute of Natural Sciences, Computer Engineering, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2015
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Caner Özcan
Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Baha Şen
Eş Danışman: Fatih Nar
Özet:
Bu çalışmada, algoritma çalışma süresi kısa tutularak gürültü azaltma performansının geliştirilmesi için l0-norm, l1-norm ve l2-normun avantajları ve yerel olmayan ortalama filtrenin doku koruma özelliği bir araya getirilerek yeni bir yöntem geliştirilmektedir. Önerilen yöntem görüntüdeki kenar ve noktasal saçıcıların bozulmasını önleyerek homojen bölgelerin yumuşatılmasını sağlamaktadır. Bu alanda yapılan çalışmalar incelendiğinde l0-norm, l1-norm ve l2-normun değişik uygulama senaryolarında birbirlerine göre avantajları olduğu görülmektedir. Görüntülerdeki her bir piksel için bu normlardan uygun olanı kullanılırsa daha iyi bir gürültü azaltma sağlanacaktır. Ayrıca yerel olmayan ortalama filtrenin kullanımı ile de görüntü üzerindeki dokular daha iyi korunabilmektedir. Bu yöntemleri bir arada kullanabilmek için yöntemlerin sahip olacağı farklı ağırlık değerlerinden oluşan bir maliyet fonksiyonu tanımlanmaktadır. Önerilen maliyet fonksiyonunun eşlenik gradyan yöntemleri kullanılarak minimize edilmesiyle gürültü azaltma gerçekleştirilmektedir. Önerilen yöntem etkin bellek kullanımı sağlamaktadır ve yöntemin tüm adımlarının CPU'da OpenMP ve GPU'da CUDA kullanılarak paralelleştirilmesi sağlanmaktadır. Benek gürültü azaltma performansı, çalışma süresi ve bellek kullanımı sentetik ve gerçek SAR görüntüleri üzerinde test edilmiştir.