Geri Dön

Renkli görüntülerden renksiz görüntülere dönüşüm yöntemlerinin başarım karşılaştırması

Performance comparison of the color to gray conversion methods

  1. Tez No: 629626
  2. Yazar: GÜLSEN ÇİMEN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ORHAN AKBULUT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 53

Özet

Renk giderimi olarak da adlandırılan renkten griye dönüşüm , görüntü işleme ve bilgisayarla görü alanında önemli bir konudur. Renkli görüntüleri gri tonlamalı görüntülere dönüştürmek için literatürde bir çok yöntem bulunmaktadır. Bu yöntemlerin temel amacı renkli görüntülerin kontrastını ve görsel algıyı korumaktır. Bu tez çalışmasında , dönüşüm yöntemlerinin görsel sonuçları ve kalite ölçüm metriklerine göre performansları karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma COLOR250 ve CADIK veri setleri ile Renk Kontrastı Koruma Oranı (CCPR), Renk İçeriği Uyum Oranı (CCFR) ve E-Skor kalite ölçüm metrikleri kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Dönüşüm yöntemleri için elde edilen deneysel sonuçlar gelecekteki çalışmalara fayda sağlayabilir.

Özet (Çeviri)

Color to gray conversion, which means decolorization, has an important topic image processing and computer vision applications. In the literature, many decolorization techniques are proposed to convert colored images into gray-scaled format. The main objective of these methods is to preserve the contrast of color images and especially perception of visual. In this thesis, the performance of the decolorization methods in terms of user-preferred results and objective quality metrics are compared. The comparison is carried out by using color contrast preserving ratio (CCPR) and color content fidelity ratio (CCFR) metrics under different datasets such as COLOR250, CADIK. Experimental results on decolorization can benefit future works.

Benzer Tezler

  1. Araç renk tanıma sistemi

    Vehicle color recognition system

    ERİDA DULE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHİTTİN GÖKMEN

  2. Autonomous ship recognition from color images

    Renkli resimlerden otomatik gemi tanımlama

    DENİZ KUMLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUniversity of Southern California

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. B. KEITH JENKINS

  3. Uçak kanat aerodinamiğinin had yöntemi ile analizi ve doğrulama

    Analysis and verification of aircraft wing aerodynamics with cfd

    MEHMET DOĞUKAN KOCABAŞI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HAYRİ ACAR

  4. Çoklu-odaklı görüntü birleştirme için yeni yaklaşımlar

    New approaches for multi-focus image fusion

    SAMET AYMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEMAL KÖSE

  5. Odak tabanlı konvolüsyonel sinir ağları ile gauss gürültüsünün giderilmesi

    Gaussian noise removal with attention-based convolutional neural networks

    AHMET ULU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEKİR DİZDAROĞLU