Design of the fast Gaussian filters for image processing
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Görüntü işleme, bir görüntüyü sayısal yapı haline getirmek ve sayısal ortamdaki görüntü üzerinde bazı işlemleri gerçekleştirmek için bir metod olarak kullanılabilir. Böylece daha gelişmiş bir görüntü elde edebilir veya görüntünün içeriğinden bazı faydalı bilgiler çıkarılabilir. Görüntü işleme yöntemini tıp, uzay çalışmaları, uzak yeryüzü kaynakları araştırmaları, güvenlik, mühendislik, film efektleri, yayıncılık, sanat, spor, belgelerin sayısallaştırılması, askeri uygulamalar, insansız hava araçları, gece görüşü gibi birçok alanda kullanılmaktadır.Bu çalışmada, görüntü işleme uygulamalarında hızlı Gauss filtre tasarımı ve kullanılması incelenmiştir. Görüntü işleme uygulamaları için Gauss filtrenin tasarımında katsayıları belirli bir metod ile değiştirildiğinde görüntülerdeki değişimler gözlemlenmektedir. Her bir görüntü için en uygun katsayının ne olması gerektiği ile ilgili çalışmalar bu tezin ana konusunu oluşturmuştur. Image processing is a method used for execution of some operations on image transfered into the difital medium by transducer. Digital image may be processed in order to increase the quality of the picture as well as to get some information from the Picture such as identification. But the application area of the image processing is not limited only for enhancement. It can be used in many different areas like engineering applications, medical measurements, digitization of the information, space studies, natural sources surveys taking the satellite images, security, film industry, military applications like target detection, otonomous aerial vehicles, night vision, etc. In this thesis, Fast Gaussian filter is studied for its application to image processing. The coefficients of the Gaussian filter are changed by a specific algorithm, the changes in the images are observed for image processing applications. The attension of this study is focused on to obtain the most suitable coefficient for each image.
Collections