Fırat Üniversitesi-Elazığ BULANIK KENAR SEZİCİ TABANLI SPECKLE GÜRÜLTÜ GİDERİCİ Mehmet Ali SOYTÜRK 1 , Alper BAŞTÜRK 2 , Mehmet Emin YÜKSEL 3 1. Sivil Havacılık Yüksekokulu, Uçak Elektrik-Elektronik Bölümü Erciyes Üniversitesi soyturkm@erciyes.edu.tr 2. Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Erciyes Üniversitesi ab@erciyes.edu.tr 3. Mühendislik Fakültesi, Biyomedikal Mühendisliği Bölümü Erciyes Üniversitesi yuksel@erciyes.edu.tr ÖZET Bu çalışmada, bulanık sinir ağı tabanlı bir kenar sezici yardımıyla sayısal imgelerde görülen speckle gürültüsünü gidermeye yönelik bir yöntem sunulmuştur. Bulanık kenar sezici, imgede bulunan speckle gürültüsünden en az düzeyde etkilenerek kenarların doğru bir şekilde belirlenmesinde etkin bir şekilde kullanılmıştır. Speckle gürültüsü, sayısal imgede bulunan tüm piksel değerlerini belirli oranda değiştiren bir tür çarpımsal gürültüdür. Süzgeç penceresine ait tüm piksellerin ortalamalarının alınmasıyla bu tip gürültü, belirli oranda bastırılmakta ancak bu durum kullanılan süzgeç penceresinin boyutlarına bağlı olarak imgede belirgin bir bulanıklaşmaya sebep olmaktadır. Önerilen yöntemde, bulanık sinir ağı tabanlı bir kenar sezici ile imge içerisinde bulunan kenarlar belirlenerek ortalaması alınacak olan komşu pikseller bu kenar bilgisine göre seçilmiş ve yumuşatma etkisi kenarlar üzerinde sınırlandırılmıştır. Böylelikle imge içerisinde bulunan detaylar korunarak daha başarılı bir süzgeç tasarlanmıştır. Yapılan deneysel sonuçlar önerilen yöntemin çeşitli tipteki imgeler üzerinde başarıyla kullanılabileceğini göstermiştir. Anahtar Kelimeler: Bulanık sinir ağı, speckle gürültüsü, kenar sezme. 1. GİRİŞ Sayısal imgeler üzerinde açığa çıkan gürültü, çoğunlukla çevresel faktörler veya imgenin alınmasında kullanılan elektronik sistem sebebiyle oluşmaktadır. İmgelerde görülen gürültüleri temel anlamda, toplamsal ve çarpımsal olarak iki ana guruba ayırmak mümkündür. Toplamsal gürültüde gürültü bileşeni, imge üzerindeki piksel değerlerini artıracak veya azaltacak şekilde doğrudan etki ederken çarpımsal gürültüde piksel değeri, gürültü bileşeninin piksel değeri ile çarpılması sonucu oluşan değer kadar değişmektedir. Speckle gürültüsü genellikle lazer tarama görüntüleri, ultrason görüntüleri ve sentetik radar görüntülerinde ortaya çıkmaktadır. Bu tip görüntüleme sistemlerinde imge, nesne yüzeyine gönderilerek bu yüzeyden yansıyan işaretlerin alınıp işlenmesi ile elde edilmektedir. Gerçek ortam uygulamalarında nesne yüzeyinin pürüzsüz olmayışı ve yansıyan işaretler arasındaki girişim sebebiyle alınan imgede speckle gürültüsü oluşmakta ve bu durum imge üzerinde beneksi bir görünüme sebep olmaktadır. Speckle gürültüsü, bölgesel ilintili çarpımsal bir gürültü türü olup imge üzerindeki tüm piksel değerlerini belirli oranlarda değiştirmektedir. Speckle gürültüsünün özellikleri ve tanımlanması üzerine ilk çalışma Goodman [1] tarafından yapılmış ve daha sonra speckle gürültüsünün genel tanımı Jain [2] tarafından yapılmıştır. Speckle gürültüsünün piksel değeri üzerindeki etkisi aşağıdaki şekilde ifade edilmektedir. (, ) (, ) (, ) (, ) x y xy çxy txy J I G G = + (1) Burada x ve y pikselin imge içerisindeki konumunu, I, gürültüsüz imgeyi, J ise gürültülü imgeyi temsil etmektedir. G ç , çarpımsal gürültü ve G t ise toplamsal gürültü olmaktadır. Speckle gürültüsünün söz konusu olduğu durumlarda çarpımsal gürültünün piksel değeri üzerindeki etkisi, toplamsal gürültünün etkisinden fazla olmaktadır. Bu sebeple speckle gürültüsü söz konusu olduğunda çoğunlukla toplamsal gürültü ihmal edilerek yukarıdaki ifade aşağıdaki şekilde sadeleştirilir. (, ) (, ) (, ) x y xy çxy J I G = (2) Günümüze gelene kadar, speckle gürültüsünü gidermeye yönelik birçok çalışma yapılmıştır. Bu konuda çalışan ilk araştırmacılardan birisi olan Wallis, yerel ortalama ve varyans istatistikleri üzerinden imge iyileştirme yapmıştır [3]. Daha sonraları bu konuda çalışan Lee, Frost ve Kuan gibi araştırmacılar tasarladıkları süzgeçlere bu yaklaşımı uyarlamışlardır [4-6]. Bu yaklaşımlarda genel anlamda, süzgeç penceresinde yer alan piksellerin ortalama ve varyans değerlerine bakılarak, bu bölgede bir kenar olup olmadığı tahmin edilmektedir. O bölgede kenar olmaması durumunda yöntem, ortalama değer süzgeci gibi hareket etmekte, kenar olması durumunda ise süzgeçleme işlemi, kenarları korumak amacıyla sınırlandırılmaktadır. Bölgesel istatistikleri kullanan Lee ve Frost süzgeçlerin genişletilmiş şekilleri Lopez ve arkadaşları tarafından önerilmiştir [7]. Bu yaklaşımda üç ayrı eşik belirlenerek istatistiksel değerlerin alt eşiğin altında kalması durumunda ortalama süzgeç, üst eşiğin üstünde kalması durumunda tüm geçiren süzgeç, arada kalması durumunda ise Lee veya Frost süzgeç uygulanmaktadır. Speckle gürültüsünü gidermeye yönelik farklı bir yaklaşım ise Perona ve Malik tarafından sunulmuştur [8]. Bu yaklaşımda ısının yayılımından esinlenilerek geliştirilen anizotropik difüzyon tekniği imge iyileştirme için kullanılmıştır. Anizotropik difüzyon tekniği, difüzyon işlemini tüm yönlerde aynı şekilde uygulamayarak kenar bölgelerde sınırlamakta ve böylelikle gürültü bastırılırken imge içerisindeki kenarlar korunmaktadır. Yu ve Acton anizotropik difüzyon tekniğinin çarpımsal gürültüye karşı olan yetersizliğini gidermek için difüzyon katsayısını, Lee süzgece 69