An Edge Preserving Image Denoising Framework Based on Statistical Edge Detection and Bilateral Filter

Authors : Ebru AYDOGAN DUMAN

Pages : 519-531

Doi:10.29048/makufebed.1029276

View : 22 | Download : 10

Publication Date : 2021-12-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Bir görüntüdeki gürültüyü azaltma işlemi, gürültü giderme olarak adlandırılır. Literatürde önerilen çeşitli yöntemler ve algoritmalar olmasına rağmen, yöntemlerin hala sınırlamaları bulunmaktadır. Yaklaşımlar genellikle ya gürültüyü yeterince azaltmakta başarısız olur ya da gürültüyü etkili bir şekilde azaltırken görüntünün kaybolmasına neden olur. Bölge sınırlarını ve küçük yapıları korumanın başarısı göz önüne alındığında, geleneksel yöntemlerin performansı düşüktür. Tersine, modern teknikler, kenar ayrıntılarını aşırı yumuşatmadan görüntüleri düzeltmek için daha etkilidir. Bu eksiklikleri ve faydaları göz önünde bulundurarak, bu çalışmada, bir pikselin bir görüntüdeki kenarların mı yoksa dokuların bir parçası mı olduğunu tespit edebilen ve böylece çerçevenin bölge bilgisine bağlı olarak hangi filtrenin kullanılması gerektiğine karar verebilen bir çerçeve geliştirilmesi amaçlanmıştır. Sıralama Testi Yöntemi, görüntü kenarlarını tespit etmek için kullanılır. Bu sayede her piksel için yapılan hesaplamada filtre maskesi oluşturmak için hangi komşuların dâhil edilmesi gerektiği hem de hangi filtre yönteminin uygulanması gerektiği belirlenmiştir. Çalışmada Bilateral Filtre tabanlı yöntemlerin performanslarını karşılaştırılmıştır Deneyler, 10,30 ve 50 standart sapmalara sahip gürültüler için önerilen çerçevenin PSNR, SSIM ve görsel algı açısından daha iyi performans sağladığını göstermektedir. Ortalama PSNR değeri 30.33 DB iken, en yakın sonuca sahip olan yöntem 28.33 DB ortalama puan elde etmiştir.
Keywords : Bilateral filtre, gürültü giderme, alan büyütmeli bölütleme, istatistiksel test