One of the crucial issues in acquired images is the corruption due to various kinds of
noise. Recovering vital information of the original image from the noisy image is the
purpose of image denoising. Denoising text images is of special interest since they
convey important information. They are, however, corrupted by noise due to scanning,
transfer or digitization. Old document images which date back to many years are
affected by noise and deteriorations more seriously. Some of the deteriorations include
ink-leakage from the black page, brown depigmentation of paper, fading text,
background points. Reduction of noise, or denoising, is a vital step in the image
processing of documents. Various methods for decreasing noise have been proposed
by researchers already. Weighted Nuclear Norm Minimization (WNNM) will employ
the low-rank standard. This algorithm uses low-rank models and produces good
denoising results.
This thesis applies WNNM method to different text images and compares this method
with some other traditional denoising methods, such as Block Matching and 3D
Filtering (BM3D), Non-local Centralized Sparse Representation (NCSR), and
Expected Patch Log Likelihood (EPLL). A preliminary investigation of the various
methods is also carried out for some ancient document images. The results show that
using the WNNM method and denoised images have a higher peak signal-to-noise
ratio (PSNR) than other methods. For example, for 𝜎�� = 10, WNNM denoised images
in average have PSNR=32.21, while BM3D denoised images in average have
PSNR=31.84, EPLL denoised images have PSNR=31.47, and NCSR denoised images
have PSNR=31.93.
ÖZ:
Edinilen görüntülerdeki önemli konulardan biri, çeşitli gürültüler nedeniyle oluşan
bozulmadır. Orijinal görüntünün hayati bilgilerini gürültülü görüntüden kurtarmak,
görüntü denoising'in amacıdır. Metin görüntülerinin devaziyesi, önemli bilgiler
aktardıkları için özel ilgi çekicidir. Bununla birlikte, tarama, aktarım veya
dijitalleştirme nedeniyle gürültü nedeniyle bozulurlar. Uzun yıllara dayanan eski belge
görüntüleri gürültüden ve bozulmalardan daha ciddi şekilde etkilenir. Bozulmalardan
bazıları siyah sayfadan mürekkep sızıntısı, kağıdın kahverengi depigmentasyonu,
solgun metin, arka plan noktalarıdır. Gürültünün azaltılması veya denoising, belgelerin
görüntü işlenmesinde hayati bir adımdır. Gürültüyü azaltmak için çeşitli yöntemler
araştırmacılar tarafından zaten önerilmiştir. Ağırlıklı Nükleer Norm En Aza İndirme
(WNNM) düşük dereceli standardı kullanacaktır. Bu algoritma düşük dereceli
modeller kullanır ve iyi denoising sonuçları üretir.
Bu tez, farklı metin görüntülerine WNNM yöntemi uygular ve bu yöntemi Blok
Eşleştirme ve 3B Filtreleme (BM3D), Yerel Olmayan Seyrek Gösterim (NCSR) ve
Beklenen Düzeltme Eki Günlüğü Olasılığı (EPLL) gibi diğer bazı geleneksel
denoising yöntemleriyle karşılaştırır. Bazı eski belge görüntüleri için çeşitli
yöntemlerin ön araştırması da yapılmaktadır. Sonuçlar, WNNM yöntemini ve
denoised görüntüleri kullanmanın diğer yöntemlere göre daha yüksek bir tepe sinyalgürültü oranına (PSNR) sahip olduğunu göstermektedir. Örneğin, σ=10 için WNNM
denoised görüntüler ortalama PSNR=32.21, BM3D denoised görüntüler ortalama
PSNR =31.84, EPLL denoised görüntüler PSNR =31.47 ve NCSR denoised görüntüler
PSNR = 31.93 vardır.
