Ortalama DSGO değerleri üzerinden karşılaştırma

Bu bölüm içerisinde 13 görüntüden elde edilen ortalama DSGO değerleri, 14 tekniğin ortalama performansı ve gürültü seviyesi (σ) arasında meydana gelen değişim referans alınarak sunulmuştur (Şekil 4.8). Böylece tekniklerin birbirlerine göre performans karşılaştırmaları gerçekleştirilmiş, sonuçlara daha ayrıntılı bir bakış açısı getirilmiştir. 2 5 10 15 20 25 50 75 100 Standart Sapma (σ) 15 20 25 30 35 40 45 DSGO (dB) Medyan Filtre Wiener Filtresi DDD LPY-GAK AKD-S AS ÇDGG ŞA-AKD OYLB-GKM YGTBA YLTBA YHTBA DDM-TDA BE3F

Şekil 4.8’ de görüldüğü üzere kullanılan bütün teknikler, farklı gürültü seviyelerinde elde edilen ortalama performanslara göre üç gruba ayrılmaktadır. İlk grup bütün standart sapma seviyelerinde en düşük performansları elde eden yaklaşımlar olup, grup içindeki teknikler Medyan filtre, Wiener filtresi ve DDD şeklindedir. İkinci grup AS, AKD-S, LPY-GAK, YHTBA, YLTBA ve YGTBA tekniklerini içermektedir. Bu yöntemlerin elde ettikleri sonuçlar benzer olup, çıkışlar arası farklılıklar oldukça yumuşak geçişlere sahiptir. Üçüncü grup, Şekil 4.8 grafiğinde en üst kısımda yer alan ilk beş teknikten oluşmaktadır. Bu grup; ÇDGG, OYLB-GKM, DDM-TDA, ŞA-AKD ve BE3BF tekniklerini içerir.

Birinci grup içerisinde Medyan filtre, σ = 50 durumuna kadar diğer tekniklerden daha düşük bir performans sergilemektedir. Ayrıca teknik 50 < σ ≤ 100 aralığında en iyi performansa ulaşarak, yüksek gürültülü taramalarda DDD yönteminden ve Wiener filtresinden daha kararlı olduğunu göstermektedir. DDD algoritmasının performansı, düşük gürültü seviyelerinde diğer tekniklere üstünlük sağlamaktadır. Ancak teknik performansı, 5 < σ < 20 olduğu durumda keskin bir şekilde azalmaktadır. DDD tekniği, yaklaşık σ > 25 durumundan sonra en düşük performansa sahip olmaktadır. Bu nedenle tekniğin düşük gürültülü taramalarda kullanılabilirliği ortaya çıkmaktadır. Wiener filtresinin, ortalama DSGO değerleri - standart sapma (σ) seviyeleri değişimine göre diğer tekniklerden daha kararlı bir performans sergilediği görülmektedir. Bu noktada sistem kararlılığı, tekniğe dair ilk ve son DSGO değerleri arasındaki değişime göre elde edilmektedir. İlk grup içerisindeki karşılaştırmalara göre Wiener filtre çıkışlarının, diğer teknik çıkışlarından daha az sapmaya sebebiyet verdiği görülmüştür.

İkinci grupta yer alan LPY-GAK tekniği, σ = 75 durumuna kadar en düşük performansa sahip olmaktadır. Bu gürültü seviyesinin ardından yöntem, YHTBA ve YLTBA tekniklerinden daha yüksek performanslara ulaşmaktadır. AKD-S ve AS teknikleri σ = 10 durumuna kadar benzer bir performans sergilemekte, bu performans YLTBA, YHTBA ve YGTBA tekniklerinden daha düşük olmaktadır. AS tekniği, σ > 25 olduğu durumda ikinci grup içinde en yüksek performans sağlayan metottur. TBA tabanlı teknikler arasında YGTBA yaklaşımı, σ = 25 durumundan sonra YLTBA ve YHTBA tekniklerine, geniş bir gürültü seviyesi aralığında (orta ve yüksek gürültü seviyelerinde) üstünlük sağlamaktadır. TBA tabanlı teknikler σ < 25 durumunda benzer performanslara ulaşmıştır. AS tekniği, ikinci grup içerisindeki en kararlı metottur. Çünkü teknik çıkışı, grup içerisinde yer alan diğer tekniklere nazaran daha düşük bir

sapmaya sahip olmakta, ayrıca teknik σ > 25 durumundan sonra sürekli olarak en iyi performansı elde etmektedir.

Üçüncü grup içerisindeki teknikler, birbirine yakın performanslara sahip olmaktadır. Bu grup içindeki teknikler Şekil 4.9’ da ayrıntılı olarak incelenmiş, farklı gürültü seviyelerinde birbirlerine olan üstünlükleri ön plana çıkarılmıştır.

Şekil 4.9 (a)’ da görüldüğü üzere tekniklere dair performanslar, genel olarak σ = 5 durumuna kadar yakın bir grafik sergilemektedir. BE3BF algoritması, σ > 5 durumu için daha yüksek DSGO değerleri elde ederek diğer tekniklere üstünlük sağlamıştır. Diğer tekniklerin kıyaslanması Şekil 4.9 (a)’ da açık bir şekilde gözlemlenememiştir. Bu nedenle, tekniklerin birbirlerine olan üstünlükleri ayrıntılı perspektifler oluşturularak Şekil 4.9 (b), Şekil 4.9 (c) ve Şekil 4.9 (d) kapsamında incelenmiştir.

Şekil 4.9 (b)’ de görüldüğü üzere BE3BF ve DDM-TDA teknikleri, σ = 5 durumuna kadar benzer performanslar göstermektedir. Bu performanslar, düşük gürültü bölgesinde diğer üç teknik performanslarına üstün olmaktadır. σ > 5 olduğu durumda yöntemlerin performans sırası, düşük gürültü bölgesi için (en yüksekten en düşük olana doğru) sırasıyla BE3BF, DDM-TDA, OYLB-GKM, ŞA-AKD ve ÇDGG şeklindedir.

Şekil 4.9 (c)’ de görüldüğü üzere ÇDGG algoritması, σ > 15 durumu için ŞA- AKD yaklaşımından daha yüksek performans sergilemektedir. Ayrıca ÇDGG tekniği, Şekil 4.9 (a)’ da 25 < σ < 50 durumunda OYLB-GKM yaklaşımından daha yüksek ortalama başarı sağlamaktadır. Diğer üç algoritmaya dair performans sıralaması, düşük gürültü bölgesinde olduğu gibi orta gürültü bölgesinde de aynı kalmaktadır: BE3BF, DDM-TDA ve OYLB-GKM.

Şekil 4.9 (d)’ de görüldüğü üzere ÇDGG yöntemi, σ = 100 olduğu durumunda DDM-TDA yaklaşımı ile aynı performansı elde etmektedir. Yüksek gürültü bölgesinde performanslar (en yüksekten en düşük olana doğru) sırasıyla BE3BF, DDM-TDA, ÇDGG, OYLB-GKM ve ŞA-AKD şeklindedir.

Elde edilen bulgular ışığında; ŞA-AKD yöntemi, orta ve yüksek gürültü seviyeleri için en düşük performansa sahip olmaktadır. OYLB-GKM tekniği, düşük gürültü bölgesinde ÇDGG ve ŞA-AKD algoritmalarından daha yüksek performans sağlamaktadır. ÇDGG yaklaşımı, orta gürültü seviyelerinde ŞA-AKD ve OYLB-GKM tekniklerine oranla daha yüksek performanslara ulaşmaktadır. DDM-TDA metodu, grafik üzerindeki dikey hareketlerde (ortalama DSGO değişiminde) kararlılık baz alındığında ikinci sırada olmaktadır. BE3BF yöntemi, bütün görüntülerde ve gürültü seviyelerinde en yüksek ortalama DSGO değerlerini ve en iyi kararlılığı sağlamıştır.

2 5 10 15 20 25 50 75 100 Standart Sapma (σ) 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 DSGO (dB) ÇDGG ŞA-AKD OYLB-GKM DDM-TDA BE3F

a-) Üçüncü grup içerisindeki tekniklerin genel karşılaştırması

2 5 10 Standart Sapma (σ) 40 40.5 41 41.5 42 42.5 ÇDGG ŞA-AKD OYLB-GKM DDM-TDA BE3F

b-) Düşük gürültü bölgesinde performans karşılaştırması

10 15 20 25 30 35 Standart Sapma (σ) 31 32 33 34 35 36 37 ÇDGG ŞA-AKD OYLB-GKM DDM-TDA BE3F

c-) Orta gürültü bölgesinde performans karşılaştırması

75 80 85 90 95 100 Standart Sapma (σ) 24 25 26 27 28 29 30 ÇDGG ŞA-AKD OYLB-GKM DDM-TDA BE3F

d-) Yüksek gürültü bölgesinde performans karşılaştırması

Karşılaştırmaların üçüncü bölümünde simülasyon sonuçlarının, görüntüler üzerindeki geçerliliğini sınamak için en yüksek performans sergileyen beş tekniğe (üçüncü grup yaklaşımlarına) dair görsel çıkışlar incelenmiştir (Koyuncu ve Ceylan, 2017b).