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.
 Görüntüleme 4
MACHINE WHELL EDGE DETECTION MORPHOLOGICAL OPERATIONS
2024
Dergi:  
Konya Mühendislik Bilimleri Dergisi
Yazar:  
Özet:

One of the critical issues of image processing, defined as obtaining useful information from the image and improving the quality of the image, is edge detection. How edge detection performance will be affected by adding morphological operators to edge detection algorithms is among the issues that have not been fully resolved. In the study, Canny and Sobel edge detection algorithms were applied to different milling cutters used in machinability. Morphological operators were applied to the determined edges, and their effects on the edges were examined. Mean Square Error (MSE) and Peak Signal Noise Ratio (PSNR) values were used to compare the performances of edge detection algorithms. According to MSE and PSNR results, it was seen that the Canny algorithm gave better results than the Sobel algorithm. In addition, it was concluded that the images obtained as a result of the applied morphological operations provided better performance than the images that were not applied for both Canny and Sobel algorithms.

Anahtar Kelimeler:

0
2024
Yazar:  
Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler










Konya Mühendislik Bilimleri Dergisi

Alan :   Fen Bilimleri ve Matematik; Sağlık Bilimleri; Ziraat, Orman ve Su Ürünleri

Dergi Türü :   Ulusal

Metrikler
Makale : 858
Atıf : 1.538
2023 Impact/Etki : 0.061
Konya Mühendislik Bilimleri Dergisi