Digital Image Processng and its Applicatıon in Different Areas

Yıl 2012, Cilt: 2 Sayı: 1, 85 - 97, 31.05.2012

Gürcan Samtaş Mahmut Gülesin

Öz

Anahtar Kelimeler

-

Sayısal Görüntü İşleme ve Farklı Alanlardaki Uygulamaları

Öz

Sayısal görüntü işleme, bilgisayarla bütünleşik olarak birçok endüstriyel uygulamalarda kullanılabilen bilgisayar çalışmasıdır. Görüntü işleme teknikleri ile sayısal görüntü verileri kullanılarak iyileştirilmiş veya daha farklı görüntüler elde edilebilmekte ve nesne tanıma işlemleri gerçekleştirilebilmektedir. Görüntü işleme bir dizi işlemlerden oluşmaktadır. Bu işlemler görüntünün yakalanması ile başlar, amaca yönelik farklı tekniklerin kullanılması ile devam eder. İçerisinde matematik ve bilgisayar bilimini barındıran bu işlemler; tasarım, imalat, güvenlik, tıp, elektronik, makine, mimari, jeodezi gibi alanlarda kullanılmaktadır. Bu çalışmada; görüntü işleme ve görüntü işleme yöntemlerinin uygulandığı farklı alanlarda yapılan bazı çalışmalar incelenerek bir değerlendirme yapılmıştır

Anahtar Kelimeler

Sayısal görüntü, görüntü işleme, görüntü işleme uygulamaları

Kaynakça

• uygulanır. Günümüzde tersine mühendisliğin de önemli uygulama alanlarından bir tanesi olarak kullanılan
• görüntü işleme, uygulamada tüm operasyonları barındırır. Gelişen teknolojiye paralel olarak görüntü işlemede
• yüksek hızlı bilgisayarların kullanımı görüntü işlemenin de mevcut kullanılan alanların dışında birçok alanda
• kullanılmasına olanak sağlamaktadır. Görüntünün en iyi şekilde yorumlanması ve bu yorumların sayesinde
• kişisel kullanım alanlarına kolaylaştırıcı rol oynayacak yeni çalışmaların da yapılması sağlanacaktır.
• Akça, M.D., Doğan, S. (2002). Sayısal Görüntülerde Ana Bileşen Dönüşümü, Harita Dergisi, 129, 1-15.
• Altuntaş, C., Çorumluoğlu, Ö. (2002). Uzaktan Algılama Görüntülerinde Dijital Görüntü İşleme ve RSImage Yazılımı, Selçuk Üniversitesi Jeodezi ve Fotoğrammetri Mühendisliği Öğretiminde 30. yıl Sempozyumu (pp. 434-442). S.Ü. : Konya.
• Bellaire, G. (1995). Hashing with a Topological Invariant Feature, Proceedings Asian Conference Computer Vision (pp. 3, 598-602). Singapur.
• Bellaire, G., Lübbe, M. (1995). Adaptive Hierarchical Indexing and Constrained Localization: Matching Characteristic Views, Proceedings International Conference ICSC-95 (pp. 241-249). Hong Kong
• Bellaire, G., Talmi, K., Oezguer, E., Koschan, A. (1998). Object Recognition: Obtaining 2-D Reconstructions from Color Edges, Proceedings IEEE Symposium on Image Analysis and Interpretation (pp. 192-197). Tuscon : A.B.D.
• Borlu, M., Yüksel, M.E. (2008). Melanom Otomatik Teşhisi İçin Dermoskopik Görüntülerden Bir Görüntü İşleme Sistemi Geliştirilmesi: Ön çalışma, Türk Dermatoloji Dergisi, 2, 111-115.
• Bowyer, K.W., Dyer, C.R. (1990). Aspect Graphs: An Introduction and Survey of Recent Results, Journal of Imaging Systems and Technology, 2, 315-328.
• Costa, M.S., Shapiro, L.S. (1995). Analysis of Scenes Containing Multiple Non-Polyhedral 3-D Objects, Proceedings International Conference Image Analysis and Processing, (pp. 273-280), San Remo : İtalya.
• Çelik, U., Oral, M. (2003). Motorlu Araçlar İçin Plaka Tanıma Sistemi, Elektrik-Elektronik Bilgisayar Mühendisliği 10. Ulusal Kongresi, (pp. 499-502), İTÜ : İstanbul.
• Eker, O. (2004). Otomatik Yol Çıkarma Yöntemlerine Genel Bir Bakış, Harita Genel Komutanlığı, Harita Dergisi, 132, 38-47, 2004.
• Ghosal, S., Mehrotra, R. (1993). Orthogonal Moment Operators for Subpixel Edge Detection, Pattern Recognition, 26, 295-306.
• Gonzalez R. C., Woods R. E. (2007). Digital Image Processing, 3th Ed., (pp. 1-7), A.B.D., New Jersey : Prentice Hall.
• Grant, P. S. (1995). Spray Forming, Progress in Material Science, 39, 497-545, 1995.
• Hua, L., Weiyu, W. (2004). A New Approach to Image–Based Realistic Architecture Modeling With Featured Solid Library, Automation in Construction, 13, 555-564.
• Işık, E., Güler, T. (2003). Elma Yüzey Alanlarının Görüntü Işleme Tekniği Yöntemiyle Saptanması, Uludağ Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 17(1), 59-64.
• Jähne, B. (2005). Digital Image Processing, Springer, 6th Ed., (pp. 7-19), Berlin, 2005.
• Kaynak, O., Özçoban, L. (2004). Yapay Açıklıklı Radar Görüntülerinde Yapay Sinir Ağları ile Hedef Tanımlama, Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi, 55-60.
• Kelong, T., Yuqing, W., Lin, Y., Riping, Z., Wei, C., Yahobao, M. (2008). A New Archaeological Remote Sensing Technology, The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 37(B7), 221-224.
• Kılıç, K., Köksel H., Boyacı İ. H. (2006). Görüntü İşleme Tekniği ve Gıda Teknolojisi Alanında Kullanımı: Deneysel Uygulamalar, Türkiye 9. Gıda Kongresi, İzzet Baysal Kültür Merkezi (pp. 39-40), Bolu.
• Kirişci, V., Korucu, T., Görücü, S. (2000). Görüntü İşleme Tekniği ile Değişik Toprak-Alet İlişkilerinde Bozulma Mesafesi Oranının Belirlenmesi, Ziraat Fakültesi Dergisi, 15(2), 41-46.
• Lawrynowicz, D.E., Lavernia, E.,J. (1995). Sensors and Techniques Used to Monitor Processing Parameters During Spray Atomization and Deposition, Journal of Material Science, 30, 1125-1138.
• Negahdaripour, S., Sekkati, H., Pirsiavash, H. (2009). Opti-Acoustic Stereo Imaging: On System Calibration and 3-D Target Reconstruction, IEEE Transactions on image processing, 18, 6, 1203-1214, 2009.
• Özkaya, N., Sağıroğlu, Ş., Beşdok, E. (2005). Genel Amaçlı Otomatik Parmakizi Tanıma Sistemi Tasarımı ve Gerçekleştirilmesi, Politeknik Dergisi, 8(3), 239-247.
• Samtaş, G. (2009), Dijital Görüntülerden Üç Boyutlu CAD Modellerin Elde Edilmesi, Doktora Tezi, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
• Sziebig, G. Solvang, B., Korondi, P. (2008). Image Processing for Next-Generation Robots, Computer Vision, 429- 440.
• Süvari, F., Meriç, B. (2008). Görüntü Analizi Yaklaşımı ile Dikiş Büzülmesi Ölçümü, Uludağ Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 13(2), 35-44.
• Stasiek, J., Stasiek, A., Jewartowski, M., Collins, M. W. (2006). Liquid Crystal Thermography and True-Colour Digital Image Processing, Optics&Laser Technology, 38, 243-256.
• Sun, M., Lin, Q., Schmidt, K., Yang, J., Yao, N. (2008). Fernstrom, J.D., Fernstrom, M. H., DeLany, J. P., Sclabassi. R. J., Determination of Food Portion Size by Image Processing, 30th Annual International IEEE EMBS Conference (pp. 871-874), Vancouver: Kanada.
• Sofu, A., Ekinci, Y., Demir, N. (2006). Gida Mühendisliğinde Modelleme Sistemlerinin Matlab Programı Kulanılarak Uygulamaları, Türkiye 9. Gıda Kongresi, İzzet Baysal Kültür Merkezi (pp. 33-34), Bolu.
• Sonavane, R., Sawant S. B. (2007). Noisy Fingerprint Image Enhancement Technique for Image Analysis: A Structure Similarity Measure Approach, International Journal of Computer Science and Network Security, 7(9), 225-230.
• Şahin, A., Buluş, E., Sakallı, M. T. (2006). 24-Bit Renkli Resimler Üzerinde En Önemsiz Bite Ekleme Yöntemini Kullanarak Bilgi Gizleme, Trakya Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 7 (1), 17-22.
• Toprak, A., Güler, İ. (2009). Bulanık Uyarlamalı Ortalama Filtresi Kullanarak MR Görüntülerindeki Darbe Gürültüsünün Bastırılması, 5. Uluslararası İleri Teknolojiler Sempozyumu (IATS’09) (pp. 363-367). Karabük,
• Tzeng, J., Nguyen, T.Q. (2009). Image Enhancement for Fluid Camera Based on Color Correlation, IEEE Transactions on image processing, 18(4), 729-739.
• Uras A., Okursoy R. (2007). Pulluk Uç Demirlerindeki Aşınmaların Görüntü İşleme Tekniğinden Yararlanılarak Belirlenmesi, Tarım Bilimleri Dergisi, 13(3), 253-260.
• Viard-Gaudin, C., Lallican, P.M., Knerr, S. (2005). Recognition-Directed Recovering of Temporal Information From Handwriting Images, Pattern Recognition Letters, 26, 2537-2548.
• Wu, W., Yang, J. (2009). Semi-Automatically Labeling Object in Images, IEEE Transactions on image processing, 18(6), 1340-1349.
• Xu, Q., Lavernia, E.,J., Fundamentals of The Spray Forming Process, In Proceedings of International Conference on Spray Deposition and Melt Atomization, Bremen, Almanya, 17, 2000.
• Yağımlı, M., Varol, S. (2009). Renk Bileşenleri Yardımıyla Hareketli Hedeflerin Gerçek Zamanlı Tespiti, Journal of Naval Science and Engineering, 5 (2), 89-97.
• Yaman, K., Sarucan, A., Atak, M. (2001). Dinamik Çizelgeleme İçin Görüntü İşleme ve Arıma Modelleri Yardımıyla veri Hazırlama, Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 16(1), 19-40.
• Yang, J., Wang Y., Liu Y., Tang S., Chen W., Novel Approach for 3-D Reconstruction of Coronary Arteries from Two Uncalibrated Angiographic Images, IEEE Transactions on Image Processing, 18, 7, 1563-1572, 2009.
• Yang, X.Q., Li, M. (2002). Using Hopfield Neural Network and 2D Evolutionary Operators to Detect Image Edge, Proceedings SPIE: International Society for optical Engineering, 4221, 292-295.
• Yaşar, F., Akgünlü F. (2007). Histogram Eşitleme İşleminin Dijital Radyograflardaki Nicel Ölçümler Üzerindeki Etkisi, Sakarya Üniversitesi Diş Hekimliği Fakültesi Dergisi, 16, 22-27.
• Ying-dong, Q., Cheng-song, C., Shan-ben, C., Qing-chum, L. (2006). On-Line Measurement of Deposit Dimension in Spray Forming Using Image Processing Technology, Journal of Materials Processing Technology, 172, 195-201.
• Yılmaz, N., Sağıroğlu, Ş., Bayrak, M. (2006). Genel Amaçlı Web Tabanlı Mobil Robot: SUNAR, Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 21(4), 745-752.
• Zhou, G. (1997). Primitive Recognition Using Aspect-Interpretation Model Matching in Both CAD and LP Based Measurement Systems, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 52, 74-84.
• Zischinsky, T., Dorffner, L., Rottensteiner, F. (2000). Application of A New Model Helicopter System in Architect Photogrammetry, International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing (IAPRS) (pp. 33, 959- 965). Amsterdam: Hollanda