Eşikleme görüntü sınıflandırmanın en kararlı yöntemlerinden biridir. Ancak her bir görüntü için uygun eşik seçimi hesap maliyeti açısından zorlu bir süreçtir. Ayrıca günümüze kadar önerilen yöntemler gri seviyeli görüntüler için uygulanabilmiştir. Bu çalışmada hem gri ölçekli hem de renkli görüntülerin otomatik olarak çok seviyeli eşiklenmesini sağlayan bir algoritma geliştirilmiştir. Sayısal görüntülerin her bir kanalına ait histogram bilgileri ve tekrarlı ortalama yaklaşımı temel alınmıştır. Öncelikle görüntünün genel ortalaması bulunmuş ve takip eden aşamalarda önceki basamakta bulunan ortalama bilgileri tekrar kullanılmıştır. Böylece her bir aşamada elde edilen eşik sayısı artmıştır. Başka bir ifade ile tespit edilen eşik sayısı kullanılan aşama sayısı ile orantılı hale gelmiştir. Her bir kanal için elde edilen eşik bilgileri yardımıyla kırmızı, yeşil ve mavi renk uzayı (Red, Green, Blue:RGB) alt prizmalara bölünmüş ve ilgili prizma içerisinde kalan pikseller aynı sınıfa atanmıştır.
Equalization is one of the most stable methods of image classification. However, choosing the right edge for each image is a challenging process in terms of account costs. Also, the methods recommended so far have been applied to grey-level images. This study has developed an algorithm that allows both gray scale and color images to be automatically multi-level. It is based on the histogram information and repeated average approach of each channel of numerical images. First, the overall average of the image was found and the average information in the previous step was reused in the following stages. So the number of edges achieved in each stage has increased. The number of edges identified by another expression has become proportionate to the number of stages used. With the help of the horizontal information obtained for each channel, the red, green and blue spaces (Red, Green, Blue: RGB) are divided into subprisms and the pixels left within the corresponding prism are assigned to the same class.
Alan : Fen Bilimleri ve Matematik
Dergi Türü : Ulusal
Benzer Makaleler | Yazar | # |
---|
Makale | Yazar | # |
---|