The surviving code of street market

Li, Jinsheng; 李金生,

doi:10.5353/th_b5558586

Cited by 1 publication

(1 citation statement)

References 0 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…MSCW algoritması şu adımlarla işlevini gerçekleştirir: Öncelikle görüntüdeki bulanıklık ve gürültü giderilir, ardından doku detayları geliştirilir ve son olarak, dalgacık rekonstrüksiyonu yoluyla iyileştirilmiş görüntü elde edilir [14]. DHDP [19] ve MSCW [20] algoritmalarına ait kaynak kodlar GitHub platformunda mevcuttur.…”

Section: Görüntü İyileştirme Algoritmalarıunclassified

Su Alti Görüntü İyi̇leşti̇rmede Kullanilan Algori̇tmalarin Karşilaştirilmasi

Büyükarıkan

2024

Yalvaç Akademi Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Su altının keşfi, son yıllarda ilginç bir araştırma konusu olmuştur. Ancak su altı ortamındaki bulanıklık, renk dağılımı ve kontrast gibi etkenler, su altı görüntülerinde gürültü ve ayrıntı kaybı gibi bozulmalara neden olur. Bu durum, su altı görüntü analizi uygulamalarında karşılaşılan zorlukları arttırır. Bu sorunların üstesinden gelebilmek için görüntü iyileştirme algoritmaları kullanılabilir. Bu çalışmanın amacı, mevcut görüntü iyileştirme algoritmaları yardımıyla su altı görüntülerinin geliştirilmesidir. Çalışmada mevcut iyileştirme algoritmalarından; tek-ölçekli retineks (SSR), çok ölçekli retineks (MSR), renk düzeltmeli çok ölçekli retineks (MSRCR), öncelikli histogram dağıtımı (DHDP) ve çok ölçekli ilişkili dalgacık (MSCW) kullanılmıştır. Çalışma, gerçek dünya verilerini içeren bir veri setinden seçilen görüntülere uygulanmıştır. Kullanılan iyileştirme algoritmalarının performanslarını göstermek için tam referanslı ve referanssız ölçütlerle değerlendirme yapılmıştır. Seçilen görüntülerin değerlendirme ölçütlerinden elde edilen sonuçlara göre MSRCR algoritmasıyla iyileştirilen görüntülerde ortalama olarak daha iyi sonuçlar elde edilmiştir. MSRCR algoritmasının tepe sinyal-gürültü oranı, yapısal benzerlik indeksi, kör/referanssız görüntü uzamsal kalite değerlendiricisi, doğallık görüntü kalitesi değerlendiricisi, algı tabanlı görüntü kalitesi değerlendiricisi, su altı görüntü kalitesi ölçütü ve su altı renkli görüntü kalitesi değerlendirme ölçütlerinin ortalama puanları sırasıyla 15,6454, 0,4516, 22,6035, 6,4106, 34,7032, 1,7344 ve 7,776’dır. Deneysel sonuçlar, su altı görüntülerinde bozulmaları azaltmak için görüntü iyileştirme yöntemlerinin kullanılabilirliğini göstermektedir.

show abstract

Section: Görüntü İyileştirme Algoritmalarıunclassified

Su Alti Görüntü İyi̇leşti̇rmede Kullanilan Algori̇tmalarin Karşilaştirilmasi

Büyükarıkan

2024

Yalvaç Akademi Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

The surviving code of street market

Cited by 1 publication

References 0 publications

Su Alti Görüntü İyi̇leşti̇rmede Kullanilan Algori̇tmalarin Karşilaştirilmasi

Su Alti Görüntü İyi̇leşti̇rmede Kullanilan Algori̇tmalarin Karşilaştirilmasi

Contact Info

Product

Resources

About