Görüntü bölütleme tabanlı görüntü iyileştirme yöntemlerinin geliştirilmesi
Development of image enhancement methods based on image segmentation
Yazar: NURULLAH ÖZTÜRK
Danışman: DOÇ. DR. SERKAN ÖZTÜRK
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bilgisayarlı görme sistemlerinin yaygınlaşmasıyla birlikte görüntünün doğru analizi,
yorumlanması ve sınıflandırılması için uygulanan yöntemlerin önemi artmaktadır. Bu
tez çalışmasında aktif kontur tabanlı bölütleme yöntemi, adaptif gamma düzeltmesi ve
histogram eşitleme tabanlı görüntü iyileştirme yöntemi ve birleştirme tabanlı görüntü
iyileştirme yöntemi önerilmektedir. Aktif kontur tabanlı yöntemde, yeni gradyan
iniş fonksiyonları uygulanan Chan-Vese (C-V) ve Local Gaussian Distribution Fitting
(LGDF) yöntemleri ile hibrit bölütleme yöntemi geliştirilmektedir. Yöntemde, ilk
olarak görüntünün homojen bölgeleri C-V tabanlı yöntem ile hızlı ve başarılı şekilde
bölütlenmektedir. Daha sonra görüntünün homojen olmayan bölgedeki ayrıntılarının
tespiti için bu alanlara LGDF tabanlı yöntem uygulanmaktadır. Önerilen hibrit
yöntem ile farklı görüntü türlerinde detaylı ve başarılı bölütleme elde edilmektedir.
İyileştirme yönteminde, görüntü pozlama eşik değerine göre bölgelere ayrılmaktadır.
Görüntünün karanlık bölgesi, uygulanan adaptif gamma yöntemi ile iyileştirilmektedir.
İyileştirilen görüntünün histogram haritası ile giriş görüntüsüne histogram eşitleme
yöntemi uygulanmaktadır. Bu yöntem ile görüntüde daha dengeli kontrast ve
parlaklık ayarlaması sağlanmaktadır. Birleştirme tabanlı iyileştirme yönteminde, önerilen
bölütleme yöntemi ile görüntü nesne alanı ve arkaplan alanı olarak iki bölgeye
ayrılmaktadır. Her görüntü bölgesi kendi yapısına göre uyarlanan yeni adaptif gamma
düzeltmesi yöntemi ile iyileştirilmekte ve bölgeler tekrar bölütleme yöntemine göre
birleştirilmektedir. Elde edilen görüntünün histogram haritası ile giriş görüntüsüne
histogram eşitleme uygulanarak görüntüde doğal kontrast ve parlaklık iyileşmesi
sağlanmaktadır. Önerilen yöntemlerin bölütleme ve iyileştirme başarımları, yapılan
deneysel çalışmalarla gösterilmektedir.
Anahtar Kelimeler: Görüntü iyileştirme, görüntü bölütleme, hibrit yöntem, kontrast
iyileştirme, parlaklık ayarlama

Abstract:
With the spread of computer vision systems, the importance of the methods image
processing has increased for the correct analysis, interpretation, and classification of the
image. In the active contour-based method, a hybrid segmentation method is developed
using Chan-Vese (C-V) and Local Gaussian Distribution Fitting (LGDF) methods with
newly applied gradient descent functions. In this method, the homogeneous regions of
the image are initially segmented rapidly and successfully using the C-V-based method.
Then, the LGDF-based method is applied to these non-homogeneous regions to detect the
details. The proposed hybrid method achieves detailed and successful segmentation in
different types of images. In the enhancement method, the image is divided into regions
based on the exposure threshold value. The dark regions of the image are enhanced using
the applied adaptive gamma method. Histogram equalization is then applied to the input
image based on the histogram mapping of the enhanced image. This method provides
a more balanced contrast and brightness adjustment in the image. In the fusion-based
enhancement method, the proposed segmentation method divides the image into two
regions: object area and background area. Each image region is enhanced using the newly
adapted adaptive gamma correction method based on its own structure, and the regions are
then merged according to the segmentation method. Histogram equalization is applied to
the input image based on the histogram mapping of the resulting image, providing natural
contrast and brightness improvement in the image. The segmentation and enhancement
performances of the proposed methods are demonstrated through experimental studies.
Keywords: Image enhancement, image segmentation, hybrid method, contrast
enhancement, brightness adjustment