Grup Seyreklik ve Düşük Dereceli Modellerin Uzlaştırılmasıyla Çarpımsal Gürültünün Giderilmesi

Authors : Mehmet Demir

Pages : 69-77

View : 43 | Download : 84

Publication Date : 2025-09-29

Article Type : Research Paper

Abstract :Çarpımsal gürültü (benek gürültüsü olarak da bilinir) modelleri, sentetik açıklıklı radar ve sonar sistemleri ile ultrason ve lazer görüntüleme gibi eşevreli (koherent) görüntüleme sistemlerinin analizinde merkezî bir role sahiptir. Bu gürültü türü, görüntü üzerinde bölümleme (segmentasyon) veya hedef tanıma gibi algoritmaların uygulanmasını önemli ölçüde zorlaştırır. Söz konusu algoritmaların etkili bir şekilde çalışabilmesi için öncelikle benek gürültüsünün giderilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, ilk aşamada homomorfik dönüşüm kullanılarak çarpımsal gürültü, toplamsal gürültüye dönüştürülmüştür. Ardından, çarpımsal gürültüye uygun istatistiksel yöntemlerle seçilen benzer yamalar üzerinde grup seyreklik ve düşük dereceli modellerin entegrasyonuna dayalı yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Önerilen yöntemde, benzer yamalar; uyarlanabilir sözlük seçimi, seyrek katsayıların öğrenilmesi ve düşük dereceli modellerin eğitimi amacıyla kullanılmıştır. Sentetik görüntülerle gerçekleştirilen deneysel çalışmalar ve karşılaştırmalar, önerilen benek gürültüsü giderme yönteminin etkinliğini kanıtlamıştır.
Keywords : Benek gürültü, grup seyreklik, düşük-dereceli model.

ORIGINAL ARTICLE URL