Özet:
Görüntü işleme sistemleri günümüzde birçok farklı uygulamada kullanılmaktadır. Örneğin bazı nedenlerle üzerine gürültü eklenmiş, bulanıklaştırılmış ve kontrast ayarı bozulmuş olan görüntülerin görsel açıdan fark edilememesi sebebiyle insan algısının görme konforunu arttıracak görüntüyü iyileştirme teknikleri giderek yaygınlaşmaktadır. Bulanık ve gürültülü resimlerdeki bozucu etkinin fark edilmesi ve ortadan kaldırılması amacıyla bu tezde yapay sinir ağı tabanlı bir yöntem geliştirilmiştir. Öncelikle resmin kalitesini belirleyebilmek için orijinal ve bozulmuş halini karşılaştırıp çeşitli istatistiksel ifadelerden oluşan bir veritabanı oluşturulmuştur. Bu veri tabanının içerdiği kodlanmış görüntüler yapay sinir ağına öğretilip, yapılan simülasyonlarla yapay sinir ağı sayesinde resmin orijinal veya bozulmuş olduğuna ya da veritabanı dışında veya içinde olduğuna karar verilmiştir. İnsan gözünün algılayamadığı derecede bozulan resmin giriş olarak verildiği yapay sinir ağı bu resmin orijinalini tanımlamıştır. Bu tezde önerilen sistemle, öğrenmiş yapay sinir ağı orijinal resimleri ve birçok farklı oranda uygulanmış gaussian, çarpımsal ve bulanıklık içeren bozucu etkileri öğrenmiştir. Sonuç olarak yapay sinir ağı, yapılan eğitme simülasyonlarından sonra veritabanı içindeki öğretilmemiş örneklerdeki bozulmayı göz önüne alarak resmin orijinaline ulaşmıştır.Anahtar Kelimeler: Görüntü Onarma, Bulanıklık, Resim gürültüsü, Yapay Sinir Ağı
