Görüntü İşlemede Kenar Bulma Yöntemlerinin Kıyaslanması

Yazar:

Görüntü İşleme

1. Marr-Hildreth Algoritması

Görüntüdeki keskin geçişleri bulmak için kullanılan türev bazlı algoritmalardır. Türev bazlı algoritmalar gürültüye çok duyarlı oldukları için, görüntüye laplas yeni uygulamadan önce Gaussian algoritması gibi bir smoothing fitresinden geçirerek gürültüleri azaltmak daha iyi sonuç vermektedir. Bu iki aşama sonucu elde edilen filtreleme işlemine Marr-Hildreth filtreleme metodu adı verilmektedir. Marr-Hildreth, görüntüdeki kenarları ve oval bölgeleri bulan bir filtredir.

Şekil 1 Görüntüye Marr Hildreth Algoritması Uygulanması

2. Canny Kenar Belirleme Algoritması

Kenar bulmada son derece etkin bir algoritmadır. Önce görüntüdeki gürültü bir sigma değerine göre üretilen Gaussian çekirdekle konvolüsyonu alınarak azaltılır. Ardından, gradyent operatörünün uygulanmasıyla, kenar gradyentin büyüklük ve yönü hesaplanır. Kenarlar, non maxima baskılama uygulanarak inceltilir. Son olarak görüntü, ikili eşikleme uygulanarak istenmeyen ayrıntılardan arındırılır. Canny kenar belirleme algoritması dört aşamada uygulanmaktadır.

1.Adım: Görüntüye bir Gaussian filtresi yardımıyla yumuşatma işlemi yapılır.

2.Adım: Kısmî türevler için sonlu-fark yaklaşımları kullanılarak gradyentin büyüklüğü ve yönü hesaplanır.

3.Adım: Görüntünün büyüklük değerinde maksimum olmayan noktaların bastırılması işlemi uygulanır.

4.Adım: Kenar pikselleri bulmak için çift eşikleme algoritması kullanılır.

Kenar bulma, resim üzerindeki piksel değerlerinin gruplandırılmasına dayanan bir yöntemdir. Bu yöntemde, öncelikle RGB değerleri birbirine yakın olan pikseller gruplanır ve bu piksellere tek bir değer atanır. Böylece resimde piksel öbekleri oluşturulur. Sonrasında bu piksel öbekleri arasındaki sert geçişler kenar olarak tanımlanır. Canny Edge Detection algoritması resim üzerindeki nesnelerin tanımlanması için kullanılır. Birbirini tamamlayan kenarlar bir nesneyi tanımlayabilir.

Şekil 2 Kenar belirlemede piksel değerlerinin ortalamasının alınması
Şekil 3 Görüntüye Kenar Belirleme Algoritmasının Uygulanması

Şekil 3’de görüldüğü üzere 4-5-7-6 (ort 5,5) piksel değerlerini bir grup, 152-148- 149 (ort 149) piksel değerlerini diğer bir grup olarak tanımlandığında bu iki grubun arasındaki ciddi ortalama farkı bir geçiş olduğu, buna bağlı olarak iki öbek arasında bir kenar bulunduğu sonucuna varılır. Şekil 4’de verilen kenar belirleme uygulanmış görüntüdeki geçişler net bir şekilde görülmektedir. Şekilde görüldüğü gibi, görüntüye kenar belirleme işlemi uygulandığında görüntüdeki çocuğu çevreleyen kenarlar arka plan görüntüsünün herhangi bir etkisi olmaksızın net biçimde elde edilebilmektedir. Kenar belirleme işleminden elde edilen kenarların doğruluğu ilk görüntüdeki aydınlatmanın yeterli olup olmadığına önemli ölçüde bağlı olduğu bir gerçektir.

Şekil 4 Görüntüye Canny Kenar Belirleme Algoritmasının Uygulanması

1. Marr-Hildreth Algoritması İle Canny Algoritması Arasındaki Farklar

İki algoritma arasında ki temel fark. Marr-Hildreth Algoritma mantığı türev mantığı ile çalıştığı için ve gürültüleri de ayırt edemeyip onları da türev bazlı algoritmasıyla değerlendirdiği için beklenmedik sonuçlar doğurabilir.

Canny Algoritmasında ise, Gauss filtrelemesi yapılarak değerlerin yumuşatılması sağlanır. Kısmı türevler kullanılarak gradyentin yönü ve büyüklüğü hesaplanır. Çıkan sonuca göre maksimum olmayan değerlerin bastırılması sağlanır. Maksimum değerler belirlendikten sonra bu maksimum değerler arasında bir çift eşikleme algoritması kullanılarak iki maksimum değerleri aralarında farklar belirlenir. İki algoritmanın da çalışma mantığı bu şekilde olduğuna göre, arasında ki farklar Canny algoritmasının daha çok filtre uygulayıp değerleri yumuşatarak türev bazlı bir sonuç elde edip maksimum değerleri dikkate alınıp bir sonuca ulaşıldığı için çok daha güzel sonuçlar elde edebilmemizi sağlar. Marr-Hildreth Algoritması türev bazlı ve gürültülerden daha çok etkilenebildiği için, gürültülerden kaynaklanan sonuçlar doğurabildiği gibi bize daha kesin olan sonuçlarda vermesi biraz zor olur.

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir