Öz
Bilgisayar teknolojisindeki gelişmelere paralel olarak dijital görüntü
işleme yöntemleri de oldukça gelişmiş özellikle yersel fotogrametri
çalışmalarında çok farklı ve geniş uygulama alanları bulmuştur. Yersel fotogrametri uygulamaları; tarihi
eserlere ait görüntülerin iyileştirilmesi ve zenginleştirilmesi, kültürel
mirasın korunması, belgelenmesi ve gelecek nesillere sağlıklı bir şekilde
aktarabilmesi açısından önem taşımaktadır. Bu çalışmada, dijital görüntü işleme
teknikleri kullanılarak yersel fotogrametri yöntemiyle çekilen görüntü
üzerinden mekânsal bilgi üretimi ve değerlendirilmesi ele alınmıştır. Çalışmada
yazılım olarak MATLAB programlama dilinden faydalanılmıştır. Çalışmada ilk
olarak görüntüler üzerinden filtre geçirilerek görüntünün zenginleştirilmesi
sağlanmıştır. İkinci aşamada görüntü içerisindeki anlamlı bilgileri görüntü
arka planından ayırmak için eşikleme yöntemi, morfoloji ve kenar algılama
teknikleri uygulanmıştır.
Bu çalışma, esas olarak gradyan tabanlı Sobel ve Prewitt kenar algılama
operatörleri, Laplace tabanlı kenar operatörü ve Canny kenar operatörü olan
çeşitli filtreleri kullanarak görüntü işleme yoluyla görüntülerden öznitelik
çıkarımı ile ilgilidir. Son olarak
orijinal görüntü ve elde edilen sonuç görüntüsü değerlendirilmiş olup
görüntümüze uygulanan kenar algılama operatörlerinin birbirlerine göre artı ve
eksi tarafları belirtilmiştir.
Anahtar Kelimeler
Dijital görüntü işleme Eşikleme Görüntü zenginleştirme Kenar algılama
Kaynakça
- Abid Hasan, M.S., ve Ko, K. (2016) Depth edge detection by image- based smoothing and morphological operations, Journal of Computational Design and Engineering sf. 191-197
- Abubakar, F. M. (2012) Image Enhancement using Histogram Equalization and Spatial Filtering, International Journal of Science and Research (IJSR)
- Acar, U., ve Bayram, B. (2009) Morfolojik Görüntü Süzgeçleri İle İkonos Görüntülerinden Otomatik Bina Çıkarımı, TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası 12. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, Ankara
- Avşar, E. Ö. (2006). Tarihi köprülerin dijital fotogrametri tekniği yardımıyla modellenmesi, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, İstanbul
- Bai, X., Liu,H. (2017) Edge enhanced morphology for infrared image analysis, Infrared Physics & Technology 80 sf. 44-57
- Gonzalez, R.C. ve Woods, R.E. (2002). Digital Image Processing, 3rd Edition, Prentice Hall.
- Niea, F., Zhangb, P., Lia J., Din, D. (2017) A novel generalized entropy and its application in image thresholding, Signal Processing, pp.23-34
- Serra, J. (1986) Introduction to Mathematical Morphology, Computer Vision, Graphics, and image Processing pp. 283-305
- Shaikh, M. A., ve Sayyad S.B. (2014) Color image enhancement fıltering techniques for agricultural domain using Matlab, ISPRS TC VIII International Symposium
- Shrivakshan, G.T., Chandrasekar, C. (2012) A Comparison of various Edge Detection Techniques used in Image Processing, IJCSI International Journal of Computer Science Vol. 9, Issue 5, No 1, 1694-0814
- URL1 Image Processing Learning Recourses, http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/
Öz
Kaynakça
- Abid Hasan, M.S., ve Ko, K. (2016) Depth edge detection by image- based smoothing and morphological operations, Journal of Computational Design and Engineering sf. 191-197
- Abubakar, F. M. (2012) Image Enhancement using Histogram Equalization and Spatial Filtering, International Journal of Science and Research (IJSR)
- Acar, U., ve Bayram, B. (2009) Morfolojik Görüntü Süzgeçleri İle İkonos Görüntülerinden Otomatik Bina Çıkarımı, TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası 12. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, Ankara
- Avşar, E. Ö. (2006). Tarihi köprülerin dijital fotogrametri tekniği yardımıyla modellenmesi, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, İstanbul
- Bai, X., Liu,H. (2017) Edge enhanced morphology for infrared image analysis, Infrared Physics & Technology 80 sf. 44-57
- Gonzalez, R.C. ve Woods, R.E. (2002). Digital Image Processing, 3rd Edition, Prentice Hall.
- Niea, F., Zhangb, P., Lia J., Din, D. (2017) A novel generalized entropy and its application in image thresholding, Signal Processing, pp.23-34
- Serra, J. (1986) Introduction to Mathematical Morphology, Computer Vision, Graphics, and image Processing pp. 283-305
- Shaikh, M. A., ve Sayyad S.B. (2014) Color image enhancement fıltering techniques for agricultural domain using Matlab, ISPRS TC VIII International Symposium
- Shrivakshan, G.T., Chandrasekar, C. (2012) A Comparison of various Edge Detection Techniques used in Image Processing, IJCSI International Journal of Computer Science Vol. 9, Issue 5, No 1, 1694-0814
- URL1 Image Processing Learning Recourses, http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/
Ayrıntılar
| Konular | Mühendislik |
|---|---|
| Bölüm | Makaleler |
| Yazarlar | |
| Yayımlanma Tarihi | 1 Ağustos 2018 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2018 Cilt: 3 Sayı: 2 |