Geri Dön

Sentetik ve doğal görüntülerde histograma dayalı görüntü renksizleştirme

A histogram based decolorization in synthetic and natural images

PDF İndir

  1. Tez No: 801173
  2. Yazar: DİLARA GÖRMEZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ORHAN AKBULUT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Günümüzde renk giderme olarak bilinen renkten griye dönüştürme, daha az karmaşık olması nedeniyle yalnızca görüntü işlemede değil, makine öğrenimi ve derin öğrenme tabanlı uygulamalarda da yaygın olarak kullanılmaktadır. Geleneksel renk giderme işleminde, genel olarak, tüm görüntüler için sabit dönüşüm katsayıları kullanılır. Tüm görüntüler için sabit katsayıların, yani ağırlıklandırma parametrelerinin kullanılması, orijinal renkli görüntülerin kalitesinin bozulmasına neden olabilir. Öte yandan, görüntülerin içeriğine bağlı olan sabitlenmemiş dönüştürme katsayılarının kullanılması, sabit katsayılara göre daha iyi renk giderme performansı göstermektedir. Renk giderme sürecindeki kritik noktalar, kontrast koruma gibi uzamsal bilgileri korumak ve daha az hesaplama karmaşıklığına sahip olmaktır. Bu çalışmada üç farklı yöntem sunulmaktadır. Bu yöntemlerden ilki histogram temelli bir yöntemdir doğal ve sentetik görüntüler için önerilmiştir. İkinci yöntem, kontrast koruma tabanlı hızlı bir yöntemdir. Üçüncü yöntem de, kontrast korumaya dayalı ağırlıklandırlmış bir yöntemdir. Deneysel sonuçlar, önerilen yöntemlerin görüntü renk giderme performansından ödün vermeden gerçek zamanlı olarak kullanılabileceğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Nowadays, color-to-gray conversion known as decolorization is widely used not only in image processing but also in machine learning and deep learning-based applications, due to its lower complexity. In the conventional decolorization process, in general, fixed conversion coefficients are used for whole images. Using fixed coefficients, namely weighting parameters, for the whole images may lead to deterioration of the quality of original color images. On the other hand, using unfixed conversion coefficients, which depend on the contents of the images, demonstrates better decolorization performance ith respect to the fixed coefficients. The critical points in the decolorization process are to preserve spatial information, such as contrast preserving, and to have less computational complexity. Three different methods are presented in this study. The first of these methods is a histogram-based method, which has been proposed for natural and synthetic images. The second method is a fast method based on contrast protection. The third method is a weighted method based on contrast protection. Experimental results show that the proposed method can be used in real-time without compromising the image decolorization performance.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    995609

    Restoring underwater images from turbidity and motion blur – a three-step framework

    Bulanıklık ve hareketten etkilenmiş sualtı görüntülerinin iyileştirilmesi – üç adımlı bir yaklaşım

    FATIMA IQBAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN

    PROF. DR. SERHAT KÜÇÜKALİ

  2. Tez No

    949308

    Investigating the performance of super-resolved remote sensing images on coastline segmentation with deep learning-based methods

    Derin öğrenme tabanlı yöntemlerle kıyı şeridi segmentasyonunda süper çözünürlüklü uzaktan algılama görüntülerinin performansının araştırılması

    İLHAN PALA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UĞUR ALGANCI

  3. Tez No

    338814

    Computer vision based reuse detection in digital artworks

    Dijital sanat eserlerinde bilgisayarla görü tabanlı tekrar kullanım tespiti

    FURKAN IŞIKDOĞAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALBERT ALİ SALAH

  4. Tez No

    355707

    Uzay-frekans gösterimleri ile sentetik açıklık radar görüntülerinin işlenmesi

    Synthetic aperture radar image processing by spatial-frequency representations

    ERKAN USLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SONGÜL ALBAYRAK

  5. Tez No

    795655

    Yara örtüsü uygulamaları için polilaktik asit/lavanta uçucu yağı esaslı biyoaktif nanoliflerin geliştirilmesi ve karakterizasyonu

    Development and characterization of polylactic acid/lavender essential oil based bioactive nanofibers for wound dressing applications

    DEA ISMAILI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Kimya MühendisliğiBursa Teknik Üniversitesi

    Polimer Malzeme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. PINAR TERZİOĞLU

Geri Dön