Mobil cihazların yaygın olarak kullanımı ile birlikte görüntülerin yakalanması ve fotoğraflarının çekilmesi büyük ölçüde kolay hale gelmiştir. Mobil aygıtlar ile elde edilen görüntüler büyük bir oranda eğri taranmış ve düzensiz bir yapıya sahip olmaktadır. Bu eğrilikler görüntü kalitesinin düşmesine neden olmaktadır. Ayrıca elde edilecek görsel bilgilerin anlamlandırılmasını da zorlaştırmaktadır. Bu sebeplerden dolayı, mobil cihazlarda elde edilecek eğri görüntülerin düzeltilmesi önemli bir öncelik haline gelmektedir. Eğri taratılmış görüntülerin düzeltilmesi görüntü işleme tekniklerini ve matematiksel bir alt yapıyı içermektedir. Bu alanda pek çok çalışma yapılmaktadır. Bu çalışmada, eğri taranmış görüntülerin düzeltilmesi için bir yöntem sunulmuştur. Önerilen yöntem, matematiksel bir alt yapıya sahiptir. Beraberinde görüntü işleme tekniklerini içermektedir. Yöntem, mobil cihazlardan rastgele alınan perspektifi bozulmuş görüntülerin düzeltilmesini, kullanıcıya kaliteli ve iyileştirilmiş bir sonuç sunulmasını amaçlamaktadır. Elde edilen sonuç görüntüleri MSE, PSNR, SSIM ve AED gibi hata ölçüm metrikleri ile test edilmiştir. Ölçüm metriklerinden elde edilen MSE 0,0316, PSNR 23,4998, SSIM 0,9331 ve AED 0,1024 değerleri ile başarılı bir sonuca ulaşmıştır. Önerilen yöntemin literatür çalışmaları ile karşılaştırılması sağlanmış ve iyi bir başarıma sahip olduğu görülmüştür.
With the widespread use of mobile devices, capturing and photographing images has become much easier. The images obtained with mobile devices are mostly scanned crookedly and have an irregular structure. These curvatures cause a decrease in image quality. It also makes it difficult to make sense of the visual information to be obtained. For these reasons, the correction of skewed images on mobile devices becomes an important priority. Correction of skewed scanned images involves image processing techniques and mathematical infrastructure. There are many studies in this field. In this study, a method for the correction of skew scanned images is presented. The proposed method has a mathematical background. It also includes image processing techniques. The method aims to correct perspective distorted images taken randomly from mobile devices and to provide the user with a quality and improved result. The resulting images were tested with error metrics such as MSE, PSNR, SSIM and AED. MSE 0.0316, PSNR 23.4998, SSIM 0.9331 and AED 0.1024 values obtained from the measurement metrics have achieved a successful result. The proposed method was compared with the literature studies and found to have a good performance.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Computer Software |
Journal Section | Articles |
Authors | |
Early Pub Date | December 18, 2023 |
Publication Date | December 15, 2023 |
Published in Issue | Year 2023 |
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.