KENAR YOĞUNLUĞUNA DAYALI YENİ TAM REFERANS GÖRÜNTÜ KALİTESİ DEĞERLENDİRME METODU

dc.contributor.authorAHMAD, Tarik Milod Alarabi
dc.date.accessioned2019-10-16T13:20:57Z
dc.date.available2019-10-16T13:20:57Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractBu tezde, kenar tespiti için çok seviyeli iki boyutlu dalgacık ayrışmasının kullanımına dayanan, kenar yoğunluğuna dayalı yeni bir tam referans görüntü kalitesi değerlendirme (IQA) yöntemi önerilmiştir. Literatürde önerilen, uygulamaya yönelik sıkıştırma, bozulma ve benzeri durumlar için birçok yönteme rağmen, bu alanın geliştirilmesi için hala daha fazla yönteme ihtiyaç duyulmaktadır. Bu amaç doğrultusunda, dalgacık ayrışmasının ilk seviyesi Daubechies-4 gri ölçekli görüntü için kullanılmıştır. Algoritma, farklı mekansal detaylara ve bozulma tiplerine sahip farklı görüntü kümeleri kullanılarak test edilmiştir. Bunlara ek olarak, görüntü kalitesi değerlendirmesi için kullanılan diğer tam referans algoritmaları, görüntü kalitesi değerlendirme problemindeki olası uygulamalar için incelenmiştir. Uygulanan ve test edilen ayrıntılı değerlendirme için, önerilen görüntü kalitesi değerlendirme algoritması oluşturulmuştur. Bu tez çalışmasında, çıkan verilerimiz kütüphane sorgulayıcı değerlerle karşılaştırılmış ve elde edilen sonuçların önerilen yöntemle uyumlu olduğu görülmüştür. Bu tezde önerilen yöntemi uygulamak için MATLAB 2016b versiyonu kullanılmıştır.tr_TR
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12597/354
dc.language.isotrtr_TR
dc.publisherFen Bilimleri Enstitüsü
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectGörüntü değerlendirmesi, dalgacık dönüşümü, kenar yoğunluğutr_TR
dc.titleKENAR YOĞUNLUĞUNA DAYALI YENİ TAM REFERANS GÖRÜNTÜ KALİTESİ DEĞERLENDİRME METODUtr_TR
dc.typedoctoralThesis

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Tarik Milod Alarabi AHMAD.pdf
Size:
3.63 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Placeholder
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:

Collections