Daha önce izlediğimiz eski filmleri yüksek kalitede tekrar elden geçirip yayınladıklarına şahit olmuşsunuzdur mutlaka. Eski yeşilçam filmlerinde görüntüler üzerinde sürekli çentikler çıkar gerçekten eskide kalmış nostaljiye uygun görüntüler oluşturur. Bizi izlerken çokta rahatsız etmesede o zaman diliminde yaşayan insanların gözünden de olayları hikayeyi görmek isteriz veya beğenmediğiniz bir resim var daha iyi hale getirmek istiyorsunuz her genç kız gibi filtre uyguladınız. Peki ama bu filtreler nasıl bir resmi daha iyi hale getirebiliyor.Bunun altında nasıl bir işlem dönüyor? Bu yazımda eski görüntülerin nasıl yenilendiğini anlatmaya çalışacağım basitçe.
Notch Reject filtreleri bir resim üzerindeki gürültü(noise) leri temizlemek için kullanılan tekniklerdendir. Resim üzerinde bulunan periyodik gürültüleri temizlemekte oldukça başarılıdır diyebiliriz.
3 farklı notch reject filtresi vardır.
- Ideal notch reject filter.
- Butterworth notch reject filter.
- Gaussian notch reject filter.
Yukarıdaki filtreleden ideal notch reject filter’ı anlatmaya başlamadan önce geliştireceğimiz filtreyi test edebilmek için periyodik gürültüye sahip bir resim bulmamız gerekiyor. Image Processing işlemlerinde genelde meşhur Lena.jpg kullanılır fakat ben farklı bir resim kullandım. Lena’nın hikayesini başka bir yazıda anlatırım 🙂
Lena 
Crown
Ideal notch reject filter
İdeal notch reject filtresi, merkezdeki fft spektrum değerlerine göre 3 daire hesaplar.Bu daireler dışa dönük(outlier) değerleri maskelemektedir. Eğer değer çemberin üzerindeyse değer 0’a eşitlenir aksi takdirde o nokta 1 olarak alınır.
İlk okuduğumda bende anlamadım haklısınız. 🙂 Fft aslında Fast Fourier Transform demektir. Fourier transform konusu genelde diferansiyel denklemler dersinde anlatılan bir konu. Matematiğin sevdiğim bir konusu diyebilirim. Peki ne işe yarar? Çok değişkenli üst mertebeden denklemleri farklı bir çözüm uzayına taşıyarak kolay yoldan bulmaya yarar diyebilirim. Peki outlier nedir? Outlier verilen datalar içerisinde aşırı sapma yapan değerlerdir. Örneğin [0,1,3,4,119,6,278] gibi dizim varsa buradaki elemanlardan 119 ve 278’i outlier olarak gösterebiliriz. Bu bilgiler ışığında yukarıda ideal notch reject filtresini tekrar okuduğumuzda anlıyoruz ki aşırı sapan değerleri maskeliyoruz.
Öncelikle yukarıda bahsi geçen crown.jpg resminin matlabtaki fft işlemi yaptığımızda ortaya çıkan görüntüsü bu. Bu resim size garip gelmesin resim dediğimiz objelere aslında data dizisi diyebiliriz. Yukarıdaki gibi farklı bir uzayda farklı görünecektir. Amacımız resme fft işlemi yaptıktan sonra resmi merkezini işaretlemek. Sonrasındaki amacımızı merkezi baz alarak parlayan noktaları kapatacak daireler çizmek.
Oluşturduğumuz bu filtreyi resme uyguladığımızda aşağıdaki sonucu elde ediyoruz.
Gördüğümüz gibi resimdeki periyodik gürültüler temizlenmiş durumda. Resmi uyguladığımız filtrelerle daha iyi getirebiliriz bu şekilde. Kaynak kodlarını yayınlamadım meraklısına gönderebilirim 🙂 Umarım genel kültür düzeyinde faydalı olmuştur.
