Görüntü pekiştirmede kullanılan uyarlanır bulanık maskeleme tekniği için en uygun süzgeç ve parametre seçimi analizi
Analysis of optimum filter and parameters selection for adaptive unsharp masking in image enhancement
Yazar: ONUR JANE
Danışman: DOÇ. DR. HAKKI GÖKHAN İLK
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2010
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Görüntü pekiştirme teknikleri, son yıllarda askeriden sivile geniş bir uygulama yelpazesinde kullanılabilmektedir. Görünür bant görüntülerinin kötü kayıt kalitesi ve yetersiz kayıt koşulları, kızılötesi bant görüntülerinin ise sıcaklık dağılımına bağlı olarak meydana gelen bulanıklılığı gibi olumsuz durumlar görüntü pekiştirme tekniklerinin önemini daha da artırmaktadır. Bu noktada, ?Bulanık Maskeleme? (BM) görüntü pekiştirme tekniğine alternatif olarak, uyarlanır ve geri beslemeli bir yapıda görüntüdeki hedefleri ?en az hata? ile daha keskin bir şekilde elde etmek için ?Uyarlanır Bulanık Maskeleme (UBM)? tekniği tercih edilmektedir. Görüntü işleme literatüründe UBM tekniği geniş yer almasına rağmen, bu teknikte kullanılan süzgeç yapılarının ve parametrelerin nasıl belirlendiğinden söz edilmemektedir. Tez çalışmasında, UBM tekniğinde kullanılan en uygun süzgeçlerin seçimi irdelenmiş ve bu teknikte kullanılan pek çok parametrenin seçiminin hangi kriterlere göre ve hangi sırada yapıldığı hem görünür bant (gri seviyeli ve renkli görüntüler) hem de kızılötesi bant görüntüleri için MATLAB programlama dili yardımıyla detaylı olarak analiz edilmiştir. Bu analize göre, orta seviyede karşıtlığa sahip bölgeler için belirlenen alt ve üst sınır eşik değerlerin, diğer parametrelere göre daha baskın olduğu; yani UBM tekniği kullanımında görüntüdeki keskinleştirme bölgelerini en uygun biçimde sınıflandırmanın (varyans görüntüsündeki hedeflerin kenar geçiş yerlerinin gözlemine veya varyans görüntüsünün piksel parlaklık değerlerinin ortalamasını alma esasına dayalı olarak), istenen pekiştirilmiş görüntüye ulaşılabilmesinde etkisi olduğu sonucuna varılmıştır. Ek olarak, UBM tekniğinde kullanılan optimizasyon yöntemi Gauss-Newton algoritmasında tek yönde, sadece sütun boyunca güncelleme yapıldığı için kenar algılama süzgeçlerinden Laplasyan süzgecin, Prewitt ve Sobel süzgece göre daha iyi sonuç verdiği gözlenmiştir. Dolayısıyla bu çalışma, görüntüdeki bulanık bölgeleri maskeleyerek, en az hata ile daha keskin görüntüler elde etmeleri için UBM kullanıcılarına süzgeç ve parametre seçimi kapsamında bir yol haritası sunmuştur.

Abstract:
In recent years, image enhancement techniques have been used in a wide variety of application areas ranging from military to civil. Bad recording quality and inadequate recording conditions of visible band images and blurry targets depending on the heat distribution on the infrared images have increased the importance of those techniques more and more. At this point, ?Adaptive Unsharp Masking? (AUM) technique, which is an alternative technique to ?Unsharp Masking? (UM) and which helps sharpen the targets on the image with minimum error by using adaptive and feedback structure, is preferred. Although AUM is well reported and cited in the literature extensively, those studies however, lacks the selection of filter structure and the interpretation of vital parameters for their optimum values in a clear and concise manner. In this thesis work, the selection of optimum filter structure used in AUM and the interpretation of optimum parameters selection with their criterion have been analyzed in detail by using MATLAB programming language for both visible band (gray scale and color images) and infrared band images. According to that analysis, lower and upper limit threshold values for medium contrast level areas are the most dominant factor among the other parameters; that is, in AUM, it is important to decide region classes (depending on the observations on the edge of targets in variance image or depending on the average calculations of the pixel intensity values of variance image) in order to sharpen the edges with the boundary of threshold values for desired enhanced output image. Moreover; since there is only one way column update in Gauss-Newton algorithm, which is used as an optimization method in AUM, Laplacian filter as an edge detection filter causes much more appropriate enhanced image than the other edge detection filters called Prewitt and Sobel filters. Thus, in the light of selecting optimum filter and parameters, this study has proposed a road map for AUM users in order to obtain sharper images with minimum error by masking blurry regions of interest.