elektrik port üyelik servisleri elektrik port üyelik servisleri

MATLAB ile Görüntü İşleme 2 |
Elektrikport Akademi

Matlab ile Görüntü İşleme 1 yazımızda; görüntüyü matlab ortamına aktarımı, gri ve binary seviyeye dönüşümleri, görüntü ile aritmetik işlemleri ve görüntü analiz tekniklerini incelemiştik. Bu yazımızda ise; çeşitli uygulamalarda kullanabileceğimiz, görüntü işlemenin asıl amacını oluşturan; görüntü iyileştirme ve gürültü filtreleme yöntemlerini örneklerle inceleyeceğiz. Umarız yazının sonunda, üzerinde çalıştığımız görüntülerde istemediğimiz ayrıntıları ve gürültüleri yok etmeyi başarmış oluruz.



A- A+
03.04.2013 tarihli yazı 27513 kez okunmuştur.

 


Görüntü iyileştirme komutları

imadjust: görüntü yoğunluğu değerini ve renk haritasını ayarlar.
histeq: histogramı eşitleyerek kontrastı artırır.
adapthisteq: CLAHE(kontrast sınırlı adaptif histogram eşitleme) algoritması kullanarak kontrastı artırır.

I = imread('tire.tif');
A = adapthisteq(I,'clipLimit',0.02,'Distribution','rayleigh');
B = histeq(I);
subplot(231),imshow(I);
subplot(232),imshow(A); title('adapthisteq uygulanmış');
subplot(233),imshow(B); title('histeq uygulanmış');




 
medfilt2: 2 boyutlu medyan filtreleme yapar.
wiener2: 2 boyutlu adaptif gürültü temizleme filtresidir.

I=imread('eight.tif');
no=imnoise(I,'salt & pepper',0.02);
filt1=medfilt2(no); filt2=wiener2(no);
subplot(2,2,1); imshow(I), title('Orijinal resim')
subplot(2,2,2); imshow(no), title('Gürültülü resim')
subplot(2,2,3); imshow(filt1), title('Medyan filtresi uygulanmış')
subplot(2,2,4); imshow(filt2), title('Wiener filtresı uygulanmış')




 

Doğrusal filtreleme komutları


fspecial:  önceden tanımlanmış 2 boyutlu filtreleri oluşturur.
► Kullanım şekli; F = fspecial(‘filtre’ , parametre)

 


 
imfilter: çok boyutlu görüntüleri filtreler.
 
 

Morfolojik işlemler


strel: strel, morfolojik işlemlerde kullanılan yapısal filtre elemanıdır. Morfolojik işlemleri hangi şekil ve parametrelerle uygulayacağımızı strel ile belirleriz.

► Kullanım şekli; SE = strel (filtreleme şekli, parametre)
► Örnek; SE =strel(‘disk’, R)  R; yarıçap
                  SE = strel(‘square’, L)  L; karenin bir kenarının uzunluğu

imdilate: açma işlemini yapar.
imerode: aşındırma işlemi yapar.

bw = imread('rice.png');
lvl=graythresh(bw);
bw=im2bw(bw,lvl);
se = strel('line',11,70);
se1 = strel('square',8);
bw2 = imdilate(bw,se);
bw3 = imerode(bw,se1);
subplot(231), imshow(bw), title('Original')
subplot(232), imshow(bw2), title('Dilate sonucu')
subplot(233), imshow(bw3), title('erode sonucu')
 
► Örnekte; rice.png görüntüsü sonucun daha anlaşılır gözükmesi için binary moda çevrildi. İşlemler gri seviyede de yapılabilir. se ve se1 olarak iki tane maske belirlendi. Maskelerin parametreleri isteğe göre değiştirilebilir. Mesela; açma işleminin daha belirgin olması için se maskesinin parametreleri artırılmalı. se1 maskesinde 8 sayısı 12 yapıldığında beyaz noktaların tamamen kaybolduğu görülür.
 




imclose, imopen: imdilate ve imerode işlemlerinin birlikte kullanılması ile oluşan filtrelerdir. Uygulama mantıkları benzerdir.
imfill: gri seviyede veya binary modda açıklıkları doldurur.





bwarea: binary modda alan nesnelerin alanını hesaplar.
bwareaopen: binary modda küçük parçaları(bağlı olmayan) yok eder. aşındırma işleminin benzeridir.
bwconncomp: bağlı komponentleri buldurur.


BW = imread('text.png');
CC = bwconncomp(BW);
numPixels = cellfun(@numel,CC.PixelIdxList);
[biggest,idx] = max(numPixels);
BW(CC.PixelIdxList{idx}) = 0;
figure; imshow(BW);
 
► Örnekte; en büyük yer kaplayan harflerin sillindiği görülür.


bwmorph: binary modda morfolojik işlemler yapılır. Birçok maskeleme  çeşidi vardır. Bu maskeleme çeşitlerinin bazılarını örnekte göreceğiz.

BW = imread('coins.png');
lvl=graythresh(BW);
BW=im2bw(BW,lvl);
BW2 = bwmorph(BW,'remove');
BW3 = bwmorph(BW,'skel',Inf);
BW4 = bwmorph(BW,'thin');
subplot(221),imshow(BW), title('original');
subplot(222),imshow(BW2), title('remove ');
subplot(223),imshow(BW3),title('skel'),
subplot(224),imshow(BW4),title('thin'),



 
 



 MATLAB konulu diğer yazılar;

Matlab ile Görüntü İşleme Uygulaması
Matrix İşlemleri ve Grafik Oluşturma
Matrix Oluşturma
Elektrik Devrelerinin Laplace Domeninde Çözümü ve Analizi
Ses Sinyali Analizi Video Eğitimi - Melodi Oluşturma
Ses Sinyali Analizi [dijital sinyal işleme] 1
► Ses Sinyali Analizi [dijital sinyal işleme] 2
► Ses Sinyali Analizi [dijital sinyal işleme] 3
Rotor Kontrollü Bir Doğru Akım Motorunun Transfer Fonksiyonu
PWM Modülasyonlu Evirici ile Sürülen Asenkron Motorun Matlab Simülasyonu

AYKUT GOKDEMIR AYKUT GOKDEMIR Yazar Hakkında Tüm yazıları Mesaj gönder Yazdır



ANKET
Endüstri 4.0 için En Hazır Sektör Hangisidir

Sonuçlar