Research Article

Mobil Cihazlar Kullanılarak Elde Edilen Eğri Taranmış Görüntülerin Düzeltilmesi

Volume: 13 Number: 4 December 15, 2023
TR EN

Mobil Cihazlar Kullanılarak Elde Edilen Eğri Taranmış Görüntülerin Düzeltilmesi

Abstract

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.

Keywords

Perspektif bozulma, Eğik taranmış görüntü, Görüntü işleme, Mobil tarama

References

  1. Abdullah, S. N. H. S., Sudin, M. N., Prabuwono, A. S., ve Mantoro, T. (2012). License plate detection and segmentation using cluster run length smoothing algorithm. Journal of Information Technology Research, 5(3), 46-70.
  2. Agrawal, N., ve Kaur, A. (2018, January). An algorithmic approach for text recognition from printed/typed text images. 8th International Conference on Cloud Computing, Data Science & Engineering (Confluence), Noida, India.
  3. Ahmad, R., Naz, S., ve Razzak, I. (2021). Efficient skew detection and correction in scanned document images through clustering of probabilistic hough transforms. Pattern recognition letters, 152, 93-99.
  4. Ahmed, R., Gogate, M., Tahir, A., Dashtipour, K., Al-Tamimi, B., Hawalah, A., El-Affendi, M. A., ve Hussain, A. (2021). Novel deep convolutional neural network-based contextual recognition of Arabic handwritten scripts. Entropy, 23(3), 340.
  5. Al-Khatatneh, A., Pitchay, S. A., ve Al-qudah, M. (2015, March). A review of skew detection techniques for document. 17th UKSim-AMSS International Conference on Modelling and Simulation (UKSim), Cambridge, UK
  6. Alghamdi, A., Alluhaybi, D., Almehmadi, D., Alameer, K., Siddeq, S. B., ve Alsubait, T. (2021, March). Text segmentation of historical Arabic handwritten manuscripts using projection profile. 2021 National Computing Colleges Conference (NCCC), Taif, Saudi Arabia.
  7. Ali, A. M., Benjdira, B., Koubaa, A., Boulila, W., ve El-Shafai, W. (2023). TESR: Two-Stage Approach for Enhancement and Super-Resolution of Remote Sensing Images. Remote Sensing, 15(9), 2346.
  8. Bafjaish, S. S., Azmi, M. S., Al-Mhiqani, M. N., Radzid, A. R., ve Mahdin, H. (2018). Skew detection and correction of Mushaf Al-Quran script using hough transform. International Journal of Advanced Computer Science Applications, 9(8).
  9. Bao, W., Yang, C., Wen, S., Zeng, M., Guo, J., Zhong, J., ve Xu, X. (2022). A novel adaptive deskewing algorithm for document images. Sensors, 22(20), 7944.
  10. Bezmaternykh, P., ve Nikolaev, D. P. (2020, January ). A document skew detection method using fast Hough transform. Twelfth international conference on machine vision (ICMV 2019), Amsterdam, Netherlands.
APA
Güvenoğlu, E. (2023). Mobil Cihazlar Kullanılarak Elde Edilen Eğri Taranmış Görüntülerin Düzeltilmesi. Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi, 13(4), 1681-1702. https://doi.org/10.31466/kfbd.1332466
AMA
1.Güvenoğlu E. Mobil Cihazlar Kullanılarak Elde Edilen Eğri Taranmış Görüntülerin Düzeltilmesi. KFBD. 2023;13(4):1681-1702. doi:10.31466/kfbd.1332466
Chicago
Güvenoğlu, Erdal. 2023. “Mobil Cihazlar Kullanılarak Elde Edilen Eğri Taranmış Görüntülerin Düzeltilmesi”. Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi 13 (4): 1681-1702. https://doi.org/10.31466/kfbd.1332466.
EndNote
Güvenoğlu E (December 1, 2023) Mobil Cihazlar Kullanılarak Elde Edilen Eğri Taranmış Görüntülerin Düzeltilmesi. Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi 13 4 1681–1702.
IEEE
[1]E. Güvenoğlu, “Mobil Cihazlar Kullanılarak Elde Edilen Eğri Taranmış Görüntülerin Düzeltilmesi”, KFBD, vol. 13, no. 4, pp. 1681–1702, Dec. 2023, doi: 10.31466/kfbd.1332466.
ISNAD
Güvenoğlu, Erdal. “Mobil Cihazlar Kullanılarak Elde Edilen Eğri Taranmış Görüntülerin Düzeltilmesi”. Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi 13/4 (December 1, 2023): 1681-1702. https://doi.org/10.31466/kfbd.1332466.
JAMA
1.Güvenoğlu E. Mobil Cihazlar Kullanılarak Elde Edilen Eğri Taranmış Görüntülerin Düzeltilmesi. KFBD. 2023;13:1681–1702.
MLA
Güvenoğlu, Erdal. “Mobil Cihazlar Kullanılarak Elde Edilen Eğri Taranmış Görüntülerin Düzeltilmesi”. Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi, vol. 13, no. 4, Dec. 2023, pp. 1681-02, doi:10.31466/kfbd.1332466.
Vancouver
1.Erdal Güvenoğlu. Mobil Cihazlar Kullanılarak Elde Edilen Eğri Taranmış Görüntülerin Düzeltilmesi. KFBD. 2023 Dec. 1;13(4):1681-702. doi:10.31466/kfbd.1332466