Görüntü iyileştirme, dijital görüntüleri ayarlama işlemidir, böylece sonuçlar görüntüleme veya daha fazla görüntü analizi için daha uygun olur. Örneğin, bir görüntüyü parazitten arındırabilir, keskinleştirebilir veya aydınlatarak temel özelliklerin daha kolay belirlenmesini sağlayabilirsiniz.
İşte bazı faydalı görüntü iyileştirme örnekleri ve yöntemleri:
- Morfolojik operatörlerle filtreleme
- Histogram eşitleme
- Denoising
- Doğrusal kontrast ayarı
- Medyan filtreleme
- Keskin olmayan maske filtreleme
- Kontrast sınırlı uyarlanabilir histogram eşitleme (CLAHE)
- Decorrelation streç
Aşağıdaki resimler bu örneklerden birkaçını göstermektedir:
Morfolojik operatörlerle tekdüze olmayan aydınlatmanın düzeltilmesi.
Histogram eşitleme ile gri tonlamalı görüntülerin iyileştirilmesi.
Wiener filtresi kullanarak görüntülerin blurlarının giderilmesi.
Görüntü iyileştirme algoritmaları arasında çapak giderme, filtreleme ve kontrast yöntemleri bulunur. Daha fazla bilgi için Image Processing Toolbox™ bölümüne bakın.
Örnekler ve Nasıl Yapılır?
Yazılım Referansı
- Görüntüleri Analiz Etme ve İyileştirme – Dokümantasyon
- Görüntülerden Gürültü Giderme – Dokümantasyon
- Görüntü İyileştirme ve Restorasyon – Fonksiyon
- Görüntü İşleme Araçları – MATLAB Uygulamaları
- MorphTool ile Filtreleme – MATLAB Uygulamaları
- Konvolüsyon – Dokümantasyon
Ayrıca bakınız: Steve on Image Processing (blog), görüntü segmentasyonu, dijital görüntü işleme, görüntü dönüşümü, görüntü analizi, geometrik dönüşümler ve görüntü çakıştırma, görüntü işleme ve bilgisayarla görme, özellik çıkarma, optik akış, renk profili, görüntü analizi, görüntü eşikleme, kenar algılama, görüntü çakıştırma, affine dönüşüm, nokta bulutu, 3D görüntü işleme, denoising
