Affiliation:
1. TRABZON ÜNİVERSİTESİ
2. Karadeniz Teknik Üniversitesi
Abstract
Su altı görüntülerinin, sudan geçen ışığın dalga boyuna bağlı olarak seçici zayıflama sonucunda kontrastı ve görünürlüğü oldukça düşük olmaktadır. Bu sebeple ilgili çalışmada sualtı görüntülerinde görüntü kontrastlarını iyileştirmek amacıyla literatürde ilk kez görüntünün parlaklık özelliklerini RGB uzayında değerlendiren Bağlamsal ve Değişken Kontrast (CVC) tabanlı bir yöntem önerilmiştir. Önerilen yöntem kontrastı iyileştirirken aynı zamanda sualtı görüntüsü üzerinde yerel renk düzeltmesi de yapmaktadır. Literatürde bu alandaki yöntemler kanalların global histogramı üzerinde çeşitli yaklaşımlar uygularken, önerilen yöntem HSV uzayında S ve V kanalındaki görüntüleri örtüşmeyen alt bloklara bölerek histogram eşitleme uygulamaktadır. Nitel analiz sonuçlarına bakıldığında, önerilen yöntemin diğer iyileştirme yöntemlerine kıyasla kontrast, renk ve ayrıntı bakımından çok iyi görüntüler ürettiği görülmektedir. Önerilen yöntem ayrıca çıktı görüntülerindeki mavi-yeşil efektini de azaltmaktadır. Nicel analiz olarak ise önerilen yöntem 200 sualtı görüntüsü için diğer çalışmalar arasında en yüksek ortalama entropi (7.86), EME (40.90), EMEE (32.13) ve Sobel (90982) değerini üretmektedir.
Publisher
Van Yuzuncu Yil University
Subject
Metals and Alloys,Mechanical Engineering,Mechanics of Materials
Reference21 articles.
1. Agaian, S. S., Panetta, K., & Grigoryan, A. M. (2000, January). A new measure of image enhancement. IASTED International Conference on Signal Processing & Communication, Rhodes, Greece.
2. Celik, T., & Tjahjadi, T. (2011). Contextual and variational contrast enhancement. IEEE Transactions on Image Processing, 20(12), 3431-3441. doi:10.1109/TIP.2011.2157513
3. Chiang, J. Y., & Chen, Y. C. (2011). Underwater image enhancement by wavelength compensation and dehazing. IEEE Transactions on Image Processing, 21(4), 1756-1769. doi:10.1109/TIP.2011.2179666
4. Çelebi, A. T., & Ertürk, S. (2012). Visual enhancement of underwater images using empirical mode decomposition. Expert Systems with Applications, 39(1), 800-805.doi:10.1016/j.eswa.2011.07.077
5. Eustice, R., Pizarro, O., Singh, H., & Howland, J. (2002, Nisan). UWIT: Underwater image toolbox for optical image processing and mosaicking in MATLAB. In Proceedings of the 2002 International Symposium on Underwater Technology (Cat. No. 02EX556), Tokyo, Japonya. doi:10.1109/UT.2002.1002415