ASOS INDEKS
Görüntüleme
3
Su altının keşfi, son yıllarda ilginç bir araştırma konusu olmuştur. Ancak su altı ortamındaki bulanıklık, renk dağılımı ve kontrast gibi etkenler, su altı görüntülerinde gürültü ve ayrıntı kaybı gibi bozulmalara neden olur. Bu durum, su altı görüntü analizi uygulamalarında karşılaşılan zorlukları arttırır. Bu sorunların üstesinden gelebilmek için görüntü iyileştirme algoritmaları kullanılabilir. Bu çalışmanın amacı, mevcut görüntü iyileştirme algoritmaları yardımıyla su altı görüntülerinin geliştirilmesidir. Çalışmada mevcut iyileştirme algoritmalarından; tek-ölçekli retineks (SSR), çok ölçekli retineks (MSR), renk düzeltmeli çok ölçekli retineks (MSRCR), öncelikli histogram dağıtımı (DHDP) ve çok ölçekli ilişkili dalgacık (MSCW) kullanılmıştır. Çalışma, gerçek dünya verilerini içeren bir veri setinden seçilen görüntülere uygulanmıştır. Kullanılan iyileştirme algoritmalarının performanslarını göstermek için tam referanslı ve referanssız ölçütlerle değerlendirme yapılmıştır. Seçilen görüntülerin değerlendirme ölçütlerinden elde edilen sonuçlara göre MSRCR algoritmasıyla iyileştirilen görüntülerde ortalama olarak daha iyi sonuçlar elde edilmiştir. MSRCR algoritmasının tepe sinyal-gürültü oranı, yapısal benzerlik indeksi, kör/referanssız görüntü uzamsal kalite değerlendiricisi, doğallık görüntü kalitesi değerlendiricisi, algı tabanlı görüntü kalitesi değerlendiricisi, su altı görüntü kalitesi ölçütü ve su altı renkli görüntü kalitesi değerlendirme ölçütlerinin ortalama puanları sırasıyla 15,6454, 0,4516, 22,6035, 6,4106, 34,7032, 1,7344 ve 7,776’dır. Deneysel sonuçlar, su altı görüntülerinde bozulmaları azaltmak için görüntü iyileştirme yöntemlerinin kullanılabilirliğini göstermektedir.
The exploration of the underwater world has become an intriguing research subject in recent years. However, factors such as blurriness, color distribution, and contrast in the underwater environment lead to distortions such as noise and loss of detail in underwater images. This situation increases the challenges encountered in underwater image analysis applications. Image enhancement algorithms can be employed to overcome these problems. The aim of this study is to improve underwater images using existing image enhancement algorithms. Single Scale Retinex (SSR), Multi Scale Retinex (MSR), Multi Scale Retinex with Color Restoration (MSRCR), Dehazing Histogram Distribution Prior (DHDP), and Multi-Scale Correlated Wavelet (MSCW) are among the enhancement algorithms used in this study. This study was applied to images selected from a data set containing real-world data. Evaluations with both full-reference and no-reference metrics were conducted to demonstrate the enhancement algorithms' performance. According to the results obtained from the evaluation metrics of the selected images, images enhanced with the MSRCR algorithm generally achieved better results on average. The average scores for the MSRCR algorithm in Peak Signal-to-Noise Ratio, Structural Similarity Index, Blind/referenceless Image Spatial Quality Evaluator, Naturalness Image Quality Evaluator, Perception based Image Quality Evaluator, Underwater Image Quality Measure, and Underwater Color Image Quality Evaluation, underwater image quality criterion, and underwater colored image quality evaluation criteria are 15.6454, 0.4516, 22.6035, 6.4106, 34.7032, 1.7344, and 7.776, respectively. Experimental results demonstrate the effectiveness of image enhancement methods in reducing distortions in underwater images.
Makale Detay 
Benzer Makaleler
PDF Görüntüle
Dergi Bilgisi
Eseri Dinleyin
Alıntı Yap
Bu Sayfayı Yazdırın
Paylaş
Mendeley
