TY  - JOUR
T1  - Dikkat Mekanizmalarının Düşük Aydınlıklı Görüntü İyileştirme Üzerindeki Etkileri
TT  - Effects Of Attention Mechanisms On Low Light Image Enhancement
AU  - Onat, Mine
AU  - Çiftçi, Serdar
PY  - 2023
DA  - July
Y2  - 2023
DO  - 10.55024/buyasambid.1322474
JF  - Batman Üniversitesi Yaşam Bilimleri Dergisi
JO  - Batman univ. yaşam bilim. derg.
PB  - Batman Üniversitesi
WT  - DergiPark
SN  - 2147-4877
SP  - 32
EP  - 51
VL  - 13
IS  - 1
LA  - tr
AB  - Düşük aydınlıklı görüntü iyileştirme problemi bilgisayarlı görü alanında yaygın olarak çalışılmış olsa da hala renk sapmaları konusu tam olarak çözülebilmiş değildir. Bu çalışmada düşük aydınlıklı görüntü iyileştirmede başarılı sonuçlar sergileyen SSIENet mimarisi üzerinde farklı dikkat mekanizmalarının kullanılmasıyla renk sapmalarının önlenmesinin etkileri incelendi. Deneyler için etkili kanal, uzamsal ve kanal sıkma ve uyarma, kanal dikkat, koordinat dikkat, sıkma ve uyarma ve darboğaz dikkat mekanizmaları kullanıldı. Deneylerde dikkat mekanizma kullanılarak düşük aydınlıklı görüntü iyileştirmeyle PSNR ve SSIM değerlerinin önemli şekilde arttığı fark edildi. Özellikle sıkma ve uyarma dikkat mekanizmasının düşük aydınlıklı görüntü iyileştirmede kullanıldığında PSNR değeri 19.1574’ten 20.5135’e, SSIM değeri ise 0.7108’den 0.7657’e yükseldiği bulundu.
KW  - Düşük Aydınlıklı Görüntü İyileştirme
KW  - Dikkat Mekanizması
KW  - Derin Öğrenme
N2  - Although the problem of low-light image enhancement has been extensively studied in the field of computer vision, the issue of chromatic aberrations has still not been completely solved. In this study, the effects of preventing chromatic aberration by using different attention mechanisms on the SSIENet architecture, which exhibits successful results in low-light image enhancement, were investigated. Effective channel, spatial and channel squeeze and excitation, channel attention, coordinate attention, squeeze and excitation and bottleneck attention mechanisms were used for the experiments. In experiments, it was noticed that PSNR and SSIM values increased significantly with low-light image enhancement using the attention mechanism. It was found that the PSNR value increased from 19.1574 to 20.5135, and the SSIM value increased from 0.7108 to 0.7657, especially when the squeeze and excitation attention mechanism was used for low-light image enhancement.
CR  - Abdullah-Al-Wadud, M., Kabir, M. H., Dewan, M. A. A., & Chae, O. (2007). A dynamic histogram
equalization for image contrast enhancement. IEEE transactions on consumer electronics, 53(2),
593-600.
CR  - Bastidas, A. A., & Tang, H. (2019). Channel attention networks. In Proceedings of the IEEE/CVF
Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (pp. 0-0).
UR  - https://doi.org/10.55024/buyasambid.1322474
L1  - https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/3242822
ER  -