Yazan : Şadi Evren ŞEKER
Meşhur bir resim işlemidir. Amaç resimlerin daha net görülmesini sağlamaktır.
Yöntem resimlerde bulunan renk (veya siyah beyaz resimler için gri ton ) dağılımını dengeleyerek birbirine yakın tonların daha belirgin şekilde birbirinden ayrılmasıdır. Örneğin aşağıdaki resimde
siyahbeyaz dar histogram
histogram değeri dar ve dolayısıyla renk kodları birbirine yakındır. Bu resmin tekrar dağılımı aşağıda verilmiştir:
dar tekrar dağılım (histogram)
şimdi bu histogram değerinin genişletilmesi durumunda görülecek olan resme bakalım. Dikkat edilirse aynı resim daha net olarak görülebiliyor. Yapılan tek işlem yukarıdaki resmin aynı pixel değerlerinin gri tonlarının daha geniş bir skala (ölçek) üzerine dağıtılmasıdır. Bu sayede birbirine yakın olan renk tonları arasındaki fark açılmakta ve göz, resmi daha iyi algılamaktadır.

siyahbeyaz geniş histogram
bu resmin tekrar dağılımı (histogramı) ise aşağıda verilmiştir:
genis tekrar dağılımı , histogram

Yöntemin uygulanması için matemetiksel model aşağıda verilmiştir:
Bu işlemi gerçekleştirmek için bir dönüşüm formülü gerekmektedir. Bu formül için ortalama gri seviyesi bulunmalı ve resimdeki her ton bu ortalama gri seviyesine oranlanarak histogram değeri üzerinde dağılım elde edilmelidir. Bu işlem basitçe aşağıdaki formülde gösterilmiştir:
tekrar dağılımı eşitleme dönüşüm formülü
Yukarıdaki formülde eski resimde bulunan her pikselin gri tonu nj olarak verilmiştir ve yeni resimdeki karşılığı hesaplanmıştır.
Bu yöntem gri resimler için uygulanabileceği gibi renkli resimlerde de kullanılabilir. Yapılması gereken RGB (kırmızı yeşi ve mavi) tonlarının her birisi için ayrı ayrı eşitleme yapmaktır.

Yorumlar

  1. Murat Özalp

    Görüntü işleme ile ilgili dilimizde kaynak bulmak çok zor. Çabanız ve paylaşımınız için teşekkür ederim. Bunları bir araya getirip kitap yapsanız ne güzel olur 🙂

Bir Cevap Yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir


× 1 = dokuz