TR
EN
Füzyon Tabanlı Hibrit Sis Giderme
Öz
Yaşadığımız ortamda bulunan aerosoller, çektiğimiz görüntülerin kalitesini azaltmaktadır. Farklı amaçlar için, elde edilen görüntülerdeki bulanıklıkların temizlenmesi ihtiyaç duyulmaktadır. Bunu gerçekleştirmek için literatürde çok sayıda algoritma bulunmaktadır. Son 10 yılda sis giderme görüntü işleme probleminde birçok yeni yaklaşım geliştirilmiştir. Bunlarda, en başarılı olan ve en çok kullanılan algoritma Dark Channel Prior algoritmasıdır. Dark Channel Prior algoritması, farklı renk kanallarında çok düşük piksel yoğunluğu değerlerine dayanmaktadır. Bu düşük yoğunluklu değerler, algoritma ile görüntüdeki sis için bir yama oluşturur ve sisli sahneleri kaldırabilir veya etkisini azaltabilir. Bu çalışmada, “exposure fusion” algoritmasını kullanarak, birbirinden farklı pozlamaları contrast ve doygunluk gibi değerlere göre füzyon ederek daha iyi pozlanmış imgeler elde edilmiştir. Bu bildiride, Dark Channel Prior algoritmasının, exposure fusion algoritması ile beraber kullanılması ile, daha başarılı sis giderme sonuçlarının elde edildiği farklı örneklerle gösterilecektir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Kaiming He, Jian Sun, & Xiaoou Tang. “Single image haze removal using dark channel prior”. IEEE 2009 Conference on Computer Vision and PatternRecognition, 2009.
- Narasimhan, Srinivasa G. and Shree K. Nayar. “Chromatic framework for vision in bad weather.” IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR 2000, 598-605, 2000.
- Huang, S.C., Chen, B.H., Wang, W.J. “Visibility restoration of single hazy images captured in real-world weather conditions”. IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol. 24(10), 1814–1824, 2014.
- Tripathi, A., Mukhopadhyay, S. “Single image fog removal using anisotropic diffusion”. IET Image Process, 6(7), 966–975, 2012.
- He, K., Sun, J., Tang, X. “Guided image filtering”. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 35(6), 1397–1409, 2013.
- Li, Z., Zheng, J. “Edge-preserving decomposition-based single image haze removal”. IEEE Trans. Image Process. 24(12), 5432– 5441, 2015.
- M. Bertalmío, Image Processing for Cinema, 1st Edition, Chapman and Hall/CRC, Boca Raton, 2014
- A. Galdran, “Image Dehazing by Artificial Multiple-Exposure Image Fusion”. Signal Processing, 135-147, 2018.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Mühendislik
Bölüm
Konferans Bildirisi
Yayımlanma Tarihi
25 Aralık 2022
Gönderilme Tarihi
30 Eylül 2022
Kabul Tarihi
7 Aralık 2022
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2022 Cilt: 5 Sayı: 2
APA
Arabalı, B., & Fidanboylu, K. (2022). Füzyon Tabanlı Hibrit Sis Giderme. Veri Bilimi, 5(2), 64-70. https://izlik.org/JA98SD89XP
AMA
1.Arabalı B, Fidanboylu K. Füzyon Tabanlı Hibrit Sis Giderme. Veri Bilim Derg. 2022;5(2):64-70. https://izlik.org/JA98SD89XP
Chicago
Arabalı, Bahadır, ve Kemal Fidanboylu. 2022. “Füzyon Tabanlı Hibrit Sis Giderme”. Veri Bilimi 5 (2): 64-70. https://izlik.org/JA98SD89XP.
EndNote
Arabalı B, Fidanboylu K (01 Aralık 2022) Füzyon Tabanlı Hibrit Sis Giderme. Veri Bilimi 5 2 64–70.
IEEE
[1]B. Arabalı ve K. Fidanboylu, “Füzyon Tabanlı Hibrit Sis Giderme”, Veri Bilim Derg, c. 5, sy 2, ss. 64–70, Ara. 2022, [çevrimiçi]. Erişim adresi: https://izlik.org/JA98SD89XP
ISNAD
Arabalı, Bahadır - Fidanboylu, Kemal. “Füzyon Tabanlı Hibrit Sis Giderme”. Veri Bilimi 5/2 (01 Aralık 2022): 64-70. https://izlik.org/JA98SD89XP.
JAMA
1.Arabalı B, Fidanboylu K. Füzyon Tabanlı Hibrit Sis Giderme. Veri Bilim Derg. 2022;5:64–70.
MLA
Arabalı, Bahadır, ve Kemal Fidanboylu. “Füzyon Tabanlı Hibrit Sis Giderme”. Veri Bilimi, c. 5, sy 2, Aralık 2022, ss. 64-70, https://izlik.org/JA98SD89XP.
Vancouver
1.Bahadır Arabalı, Kemal Fidanboylu. Füzyon Tabanlı Hibrit Sis Giderme. Veri Bilim Derg [Internet]. 01 Aralık 2022;5(2):64-70. Erişim adresi: https://izlik.org/JA98SD89XP