Evrişimsel Sinir Ağları ile Görüntülerde Gürültü Türünü Saptama

Abstract

Gürültü, görüntü elde etme sırasında görüntüye eklenen istenmeyen sinyallerdir. Bir görüntüden gürültünün arındırılmasında kullanılan filtre yöntemlerinin başarılı olabilmesi için gürültü türünün doğru şekilde analiz edilmesi gerekmektedir. Bu çalışma ile görüntülerdeki gürültü türünün ve gürültüsüz görüntülerin doğru ve pratik şekilde saptanması hedeflenmiştir. Ayrıca, Evrişimli Sinir Ağları (ESA) ile gürültü tahmininde hangi eniyileme algoritmasının tercih edilebileceğine ışık tutulmaya çalışılmıştır. Görüntülerde tuz-biber, gauss ve benek gürültü türlerinin saptanması için VGG-16 mimarisi temel alınarak bir ESA modeli önerilmiştir. Önerilen model transfer öğrenme yöntemi ve ince ayar yaklaşımı kullanılarak eğitilmiş ve beş eniyileme algoritmasının model başarımı üzerindeki etkisi incelenmiştir. Gürültü türünün saptanması için en iyi doğruluk %98,75 ile RMSProp eniyileme algoritması kullanılarak elde edilmiştir. Başarım performansları, gürültü türünün saptanmasında önerilen ESA mimarisinin başarı ile kullanılabileceği gösterilmiştir.