Kenar Algılama ve Morfoloji Operatörleri Kullanılarak Detay Çıkarımı Üzerine Bir Uygulama

Öz

Bilgisayar teknolojisindeki gelişmelere paralel olarak dijital görüntü işleme yöntemleri de oldukça gelişmiş özellikle yersel fotogrametri çalışmalarında çok farklı ve geniş uygulama alanları bulmuştur.  Yersel fotogrametri uygulamaları; tarihi eserlere ait görüntülerin iyileştirilmesi ve zenginleştirilmesi, kültürel mirasın korunması, belgelenmesi ve gelecek nesillere sağlıklı bir şekilde aktarabilmesi açısından önem taşımaktadır. Bu çalışmada, dijital görüntü işleme teknikleri kullanılarak yersel fotogrametri yöntemiyle çekilen görüntü üzerinden mekânsal bilgi üretimi ve değerlendirilmesi ele alınmıştır. Çalışmada yazılım olarak MATLAB programlama dilinden faydalanılmıştır. Çalışmada ilk olarak görüntüler üzerinden filtre geçirilerek görüntünün zenginleştirilmesi sağlanmıştır. İkinci aşamada görüntü içerisindeki anlamlı bilgileri görüntü arka planından ayırmak için eşikleme yöntemi, morfoloji ve kenar algılama teknikleri uygulanmıştır.

Bu çalışma, esas olarak gradyan tabanlı Sobel ve Prewitt kenar algılama operatörleri, Laplace tabanlı kenar operatörü ve Canny kenar operatörü olan çeşitli filtreleri kullanarak görüntü işleme yoluyla görüntülerden öznitelik çıkarımı ile ilgilidir. Son olarak orijinal görüntü ve elde edilen sonuç görüntüsü değerlendirilmiş olup görüntümüze uygulanan kenar algılama operatörlerinin birbirlerine göre artı ve eksi tarafları belirtilmiştir. 

Anahtar Kelimeler

• Dijital görüntü işleme,Eşikleme,Görüntü zenginleştirme,Kenar algılama

Kaynakça

1. Abid Hasan, M.S., ve Ko, K. (2016) Depth edge detection by image- based smoothing and morphological operations, Journal of Computational Design and Engineering sf. 191-197
2. Abubakar, F. M. (2012) Image Enhancement using Histogram Equalization and Spatial Filtering, International Journal of Science and Research (IJSR)
3. Acar, U., ve Bayram, B. (2009) Morfolojik Görüntü Süzgeçleri İle İkonos Görüntülerinden Otomatik Bina Çıkarımı, TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası 12. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, Ankara
4. Avşar, E. Ö. (2006). Tarihi köprülerin dijital fotogrametri tekniği yardımıyla modellenmesi, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, İstanbul
5. Bai, X., Liu,H. (2017) Edge enhanced morphology for infrared image analysis, Infrared Physics & Technology 80 sf. 44-57
6. Gonzalez, R.C. ve Woods, R.E. (2002). Digital Image Processing, 3rd Edition, Prentice Hall.
7. Niea, F., Zhangb, P., Lia J., Din, D. (2017) A novel generalized entropy and its application in image thresholding, Signal Processing, pp.23-34
8. Serra, J. (1986) Introduction to Mathematical Morphology, Computer Vision, Graphics, and image Processing pp. 283-305

9. Shaikh, M. A., ve Sayyad S.B. (2014) Color image enhancement fıltering techniques for agricultural domain using Matlab, ISPRS TC VIII International Symposium
10. Shrivakshan, G.T., Chandrasekar, C. (2012) A Comparison of various Edge Detection Techniques used in Image Processing, IJCSI International Journal of Computer Science Vol. 9, Issue 5, No 1, 1694-0814
11. URL1 Image Processing Learning Recourses, http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/HIPR2/