Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
  Atıf Sayısı 1
 Görüntüleme 15
 İndirme 4
Bölütleme Tabanlı Yeni Görüntü İyileştirme Yöntemi
2021
Dergi:  
Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi
Yazar:  
Özet:

Histogram eşitleme yöntemi, görüntüde kontrastı ve parlaklığı ayarlamak için kullanılan temel görüntü işleme yöntemidir. Ancak histogram eşitleme, görüntülerde aşırı iyileşme, yapaylık, doygunluk ve ayrıntıların kaybolması gibi olumsuzluklar oluşturabilmektedir. Bu çalışmada görüntü bölütleme tabanlı yeni görüntü iyileştirme yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntemde görüntüdeki nesne bölgeleri aktif kontur tabanlı yöntemler ile bölütlenmiş ve bu bölgelerde histogram eşitleme uygulanmıştır. Daha sonra elde edilen iyileştirilmiş nesneler, giriş görüntüsündeki bölgesine eklenmiştir. Önerilen bu yöntem ile histogram eşitleme yönteminin görüntüler üzerinde oluşturduğu olumsuz etkiler önlenerek daha etkili iyileştirmeler sağlanmıştır. Ayrıca bölütleme yöntemi, histogram genişletme ve bi-histogram eşitleme yöntemleri ile birleştirilerek mevcut yöntemlerin başarısı da incelenmiştir. Görüntülerin entropi değeri, mutlak ortalama parlaklık hatası (AMBE) ve Tepe-Sinyal-Gürültü-Oranı (PSNR) metrikleri performans karşılaştırmasında kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlar görsel ve sayısal olarak verilmiştir. Önerilen yöntem, mevcut histogram eşitleme tabanlı yöntemler ile karşılaştırılmış ve yöntemin başarısı ortaya çıkarılmıştır.

Anahtar Kelimeler:

New methods for improving the image based on division
2021
Yazar:  
Özet:

Histogram synchronization method is the basic image processing method used to adjust contrast and brightness in the image. But histogram synchronization can create disadvantages such as excessive healing in images, artificiality, saturation and loss of details. In this study, a new method of image improvement based on image division was proposed. In the suggested method, the object areas in the image were divided by active contour-based methods and histogram synchronization was applied in these areas. The later obtained improved objects are added to the area in the input image. The recommended method provides more effective improvements by preventing the adverse effects of the histogram synchronization method on the images. The success of existing methods, combined with the division method, histogram extension and bi-histogram synchronization methods, has also been studied. The entropic value of images, the absolute average brightness error (AMBE) and the height-signal-rise-rate (PSNR) metrics have been used to compare performance. The results are given visually and numerically. The proposed method was compared with the existing histogram-based methods and the success of the method was revealed.

Anahtar Kelimeler:

A New Image Enhancement Method Based On Segmentation
2021
Yazar:  
Özet:

The histogram equalization method is the fundamental image processing method used to adjust the contrast and brightness in the image. However, histogram equalization can cause negative effects such as excessive enhancement, artifacts, saturation, and loss of details in images. In this paper, a segmentation-based new image enhancement method is proposed. With this proposed method, more effective enhancement is obtained by preventing the negative effects of the histogram equalization method on images. In the proposed method, the object regions in the image are segmented with active contour-based methods, and histogram equalization is applied to these regions. Enhanced objects obtained later are added to their region in the input image. With this proposed method, more effective enhancement is achieved by preventing the negative effects of the histogram equalization method on images. In addition, the success of the existing methods is examined by combining the segmentation method with histogram stretching and bi-histogram equalization methods. The entropy value of the images, the absolute average luminance error (AMBE), and the Peak-Signal-Noise-Ratio (PSNR) metrics are used in the performance comparison. The obtained results are presented both visually and numerically. The proposed method is compared with the histogram equalization-based methods, and the success of the proposed method is revealed.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler








Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi

Alan :   Fen Bilimleri ve Matematik; Mühendislik

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 3.175
Atıf : 5.495
2023 Impact/Etki : 0.178
Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi