Renkli Görüntülerin Uzamsal Alanda Zenginleştirilmesi

Abstract

Sayısal görüntü işleme uygulamalarında, görüntülerdeki belirsiz detayların daha açık hale getirilmesi ve istenilen özelliklerin vurgulanması amacıyla görüntü zenginleştirme algoritmaları sıklıkla kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında düşük kontrasta sahip renkli görüntülerin kontrastlarının, görüntüde herhangi bir yapay görünüme sebep olmadan zenginleştirilmesi hedeflenmiştir. Çalışmada görüntü zenginleştirme, bir optimizasyon problemi olarak ele alınmıştır. Günlük hayatta karşılaşılan optimizasyon problemlerinin çözümünde başarılı sonuçlar vermesi sebebiyle, metasezgisel algoritmalar tercih edilmiştir. Ayrıca, gerçek hayat problemlerinde genellikle birden fazla amacın olması sebebiyle, çok amaçlı optimizasyon algoritmalarından da faydalanılmıştır. Bu çalışmada düşük kontrastlı renkli görüntülerin kontrastları, tek ve çok amaçlı yapay arı kolonisi algoritması, parçacık sürü optimizasyonu algoritması ve genetik algoritmadan faydalanılarak zenginleştirilmiştir. Çalışmada sekiz adet renkli standart test görüntüsü kullanılmıştır. Çalışmada kullanılan algoritmalar test görüntülerine uygulandıktan sonra elde edilen sonuçlar; pik sinyal gürültü oranı, yapısal benzerlik indeksi, kontrast geliştirme indeksi ve renk zenginleştirme faktörü kalite metrikleriyle değerlendirilmiştir. Böylece görüntü zenginleştirme işleminde tek ve çok amaçlı optimizasyon uygulamalarının etkisi gözlemlenmiştir. Elde edilen sonuçların sayısal ve görsel değerlendirilmeleri neticesinde, çalışmada kullanılan tek ve çok amaçlı algoritmalarla, görüntülerde yapay görünüme sebebiyet vermeden kontrastlarının zenginleştirildiği gözlemlenmiştir.

In digital image processing applications, image enhancement algorithms are often used to bring out details that is vague and emphasize certain features in an image. The aim of this thesis is to enhance the contrast of low contrast color images without causing any artificial effect on images. In this study, image enhancement is considered as an optimization problem. Due to the effective performance in reel world optimization problems metaheuristic algorithms are preferred in this study. Also because the reel world problems generally have multiple objectives multi objective optimization algorithms are utilized. In this study, contrasts of low contrast color images are enhanced by utilizing single and multi objective genetic algorithm, particle swarm optimization algorithm and artificial bee colony algorithm. In this study, eight standard color test images are used. After the algorithms used in this study are applied to the test images the obtained results are evaluated based on the quality metrics; peak signal to noise ratio, structural similarity index metric, contrast improvement index and color enhancement factor. Thus the effect of both single and multi objective optimization techniques on image enhancement is observed. As a result of both visual and objective evaluations of obtained results, it is observed that contrasts of images have improved by applying single and multi objective image enhancement algorithms that used in this study without causing any artificial appearance.