Abstract:
Görüntü iyileştirmede yaygın olarak karşıtlık, histogram eşitleme ve keskinlik gibi algoritmalar kullanılır. Genelde bu algoritmalar sabit parametreler ile kontrol edilir. Eğer kullanılan bu parametreler iyi belirlenmezse resmin aydınlık karanlık bölgelerinde detay kaybı, yapay bir keskinlik gibi problemlere neden olabilir. Bu amaçla, görüntü iyileştirme kullanılan karşıtlık, histogram eşitleme ve keskinlik algoritmalarını hem resmin içeriğine göre hem de izleme mesafesine göre değiştirerek geleneksel görüntü iyileştirme yöntemlerinden daha iyi sonuç alınabilinir. Bu çalışmada karşıtlık, histogram eşitleme ve keskinlik algoritmalarının ayrı ayrı resme etkisi anlatılmış ve geleneksel yöntemler ile karşılaştırmıştır. Algorithms usually used for image enhancement are contrast, histogram equalization (HE) and sharpness. Generally, these algorithms are controlled with fixed parameters. If parameters used for these algorithms are not defined well, problems like detail loss in bright/dark areas of image and artificial sharpness will occur in image. For this purpose, image enhancement algorithms contrast, HE and sharpness have been changed with respect to both image content and viewing distance in order to get better results than traditional techniques. In this thesis, effects of contrast, HE and sharpness algorithms have been explained separately and compared with traditional techniques. At last part images, which is applied image enhancement with respect to image content and viewing distance, has been compared with original images.
