Review
BibTex RIS Cite

Telea ve Naiver Stokes Algoritmaları Kullanılarak Görüntülerdeki Bozulmaları Düzeltme

Year 2021, Volume: 14 Issue: 2, 77 - 85, 22.12.2021

Engin Akkoca Ercan Buluş

https://doi.org/10.54525/tbbmd.798388

Abstract

Görseller üzerindeki bozulmaları düzeltmek veya görsel üzerindeki istenilmeyen bazı kısımları, görselin orijinal halini bilmeyen kişilerin algılayamayacağı şekilde kaldırmak veya değiştirmek insanların çok uzun zamandır talep ettiği işlemlerdir. Bilgisayarların bu işlemler için kullanılması hem işlemin kalitesini arttırmış hem de işlemi kolaylaştırmıştır, fakat bilgisayar ortamında yapılıyor olsa da görsel üzerindeki işlemler halen manuel olarak yapılmaktadır. Görüntü boyama (Image Inpainting) yöntemi ile bu işlem hem daha hızlı yapılmaya başlanmış hem de işlem otomatikleştirilmiştir. Open CV kütüphanesi için geliştirilen inpaint_telea ve inpaint_ns sınıfları ile görsel üzerinde görüntü boyama işlemi yapılabilmektedir.

Keywords

Görüntü Boyama Telea Algoritaması Navier Stokes Algoritması

References

  • R.T. Pushpalwar ve S.H. Bhandari, Image Inpainting Approaches - A Review. IEEE 6th International Conference on Advanced Computing, 2016(6), 340-345. doi : 10.1109/IACC.2016.70
  • V.V. Nabiyev ve A.Taşçı, İstenmeyen Cisimlerin Resimden Kaldırılması, Türkiye Bilişim Vakfı Bilgi. Bilim. ve Mühendisliği Derg., vol. 4, no. 1, Jun. 2016, Accessed: Jun. 14, 2020.
  • J.Wang, K.Lu, D.Pan, N.He ve B.Bao, Robust object removal with an exemplar-based image inpainting approach,Neurocomputing,2014, 123(2014), 150-155 doi:10.1016/j.neucom.2013.06.022.
  • M.Wang, B.Yan ve K.N. Ngan, An efficient framework for image/video inpainting, Signal Process. Image Commun., vol. 28, no. 7, pp. 753–762, 2013, doi:10.1016/j.image.2013.03.002.
  • D.Calvetti, F.Sgallari ve E.Somersalo, Image inpainting with structural bootstrap priors, Image Vis. Comput., vol. 24,no.7,pp.782–793,2006, doi:10.1016/j.imavis.2006.01.015.
  • S.S.Wang ve S.L.Tsai, Automatic image authentication and recovery using fractal code embedding and image inpainting, Pattern Recognit., vol. 41, no. 2, pp. 701–712, 2008, doi: 10.1016/j.patcog.2007.05.012.
  • H.Li, S.Wang, W.Zhang ve M.Wu, Image inpainting based on scene transform and color transfer, Pattern Recognit. Lett., vol. 31, no. 7, pp. 582–592, 2010, doi:10.1016/j.patrec.2009.12.012.
  • K.Rolf, C.Schuler, B.Sch ve S.Harmeling, Mask-Specific Inpainting with Deep Neural Networks, pp. 523–534, 2014, doi: 10.1007/978-3-319-11752-2.
  • A.Telea, An Image Inpainting Technique Based on the Fast Marching Method An Image Inpainting Technique Based on the Fast Marching Method, Journal of Graphics Tools, vol.7651, 2004, doi:10.1080/10867651.2004.10487596.
  • M.Bertalmio ve G. Sapiro, Navier-Stokes, Fluid Dynamics, and Image and Video Inpainting, Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,pp.355–362,2001. doi:10.1109/CVPR.2001.990497
  • M.Isogawa, D.A.N.Mikami, ve D.Iwai, H. Kimahata, K.Sato, Mask Optimization for Image Inpainting, IEEE Access, vol. PP, no. c, p. 1, 2018, doi: 10.1109/ACCESS.2018.2877401.
  • W.Zhang, Y. Ru, H. Meng, M. Liu, X. Ma, L. Wang ve B. Jiang, A Precise-Mask-Based Method for Enhanced Image Inpainting vol. 2016, no. 1, doi: 10.1155/2016/6104196
  • E.Erişti, Görüntü İşlemede Yeni Bir Soluk, OPENCV, Akademik Bilişim’10 - XII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri, pp. 223-229, 2010.
  • M.Tenekeci, A.Gümüşcü ve E.Aslan, Görüntüden OpenCV ile Duygu Analizi, Akademik Bilişim’14 - XVI. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri, pp. 861-865, 2014
  • Y.M. Djaksana ve A.K. Rivai, Analisis Manipulasi Citra (Image Forgery) Menggunakan Integrasi Metode Error Level Analysis Dan Block Matching. Jurnal Teknologi Informasi, 12(2018), 83-89.

Year 2021, Volume: 14 Issue: 2, 77 - 85, 22.12.2021

Engin Akkoca Ercan Buluş

https://doi.org/10.54525/tbbmd.798388

Abstract

References

  • R.T. Pushpalwar ve S.H. Bhandari, Image Inpainting Approaches - A Review. IEEE 6th International Conference on Advanced Computing, 2016(6), 340-345. doi : 10.1109/IACC.2016.70
  • V.V. Nabiyev ve A.Taşçı, İstenmeyen Cisimlerin Resimden Kaldırılması, Türkiye Bilişim Vakfı Bilgi. Bilim. ve Mühendisliği Derg., vol. 4, no. 1, Jun. 2016, Accessed: Jun. 14, 2020.
  • J.Wang, K.Lu, D.Pan, N.He ve B.Bao, Robust object removal with an exemplar-based image inpainting approach,Neurocomputing,2014, 123(2014), 150-155 doi:10.1016/j.neucom.2013.06.022.
  • M.Wang, B.Yan ve K.N. Ngan, An efficient framework for image/video inpainting, Signal Process. Image Commun., vol. 28, no. 7, pp. 753–762, 2013, doi:10.1016/j.image.2013.03.002.
  • D.Calvetti, F.Sgallari ve E.Somersalo, Image inpainting with structural bootstrap priors, Image Vis. Comput., vol. 24,no.7,pp.782–793,2006, doi:10.1016/j.imavis.2006.01.015.
  • S.S.Wang ve S.L.Tsai, Automatic image authentication and recovery using fractal code embedding and image inpainting, Pattern Recognit., vol. 41, no. 2, pp. 701–712, 2008, doi: 10.1016/j.patcog.2007.05.012.
  • H.Li, S.Wang, W.Zhang ve M.Wu, Image inpainting based on scene transform and color transfer, Pattern Recognit. Lett., vol. 31, no. 7, pp. 582–592, 2010, doi:10.1016/j.patrec.2009.12.012.
  • K.Rolf, C.Schuler, B.Sch ve S.Harmeling, Mask-Specific Inpainting with Deep Neural Networks, pp. 523–534, 2014, doi: 10.1007/978-3-319-11752-2.
  • A.Telea, An Image Inpainting Technique Based on the Fast Marching Method An Image Inpainting Technique Based on the Fast Marching Method, Journal of Graphics Tools, vol.7651, 2004, doi:10.1080/10867651.2004.10487596.
  • M.Bertalmio ve G. Sapiro, Navier-Stokes, Fluid Dynamics, and Image and Video Inpainting, Proceedings of the 2001 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,pp.355–362,2001. doi:10.1109/CVPR.2001.990497
  • M.Isogawa, D.A.N.Mikami, ve D.Iwai, H. Kimahata, K.Sato, Mask Optimization for Image Inpainting, IEEE Access, vol. PP, no. c, p. 1, 2018, doi: 10.1109/ACCESS.2018.2877401.
  • W.Zhang, Y. Ru, H. Meng, M. Liu, X. Ma, L. Wang ve B. Jiang, A Precise-Mask-Based Method for Enhanced Image Inpainting vol. 2016, no. 1, doi: 10.1155/2016/6104196
  • E.Erişti, Görüntü İşlemede Yeni Bir Soluk, OPENCV, Akademik Bilişim’10 - XII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri, pp. 223-229, 2010.
  • M.Tenekeci, A.Gümüşcü ve E.Aslan, Görüntüden OpenCV ile Duygu Analizi, Akademik Bilişim’14 - XVI. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri, pp. 861-865, 2014
  • Y.M. Djaksana ve A.K. Rivai, Analisis Manipulasi Citra (Image Forgery) Menggunakan Integrasi Metode Error Level Analysis Dan Block Matching. Jurnal Teknologi Informasi, 12(2018), 83-89.
There are 15 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Subjects Engineering
Journal Section Makaleler(Derleme)
Authors

Engin Akkoca 0000-0001-8678-8641

Ercan Buluş 0000-0001-9442-6253

Publication Date December 22, 2021
Published in Issue Year 2021 Volume: 14 Issue: 2

Cite

APA Akkoca, E., & Buluş, E. (2021). Telea ve Naiver Stokes Algoritmaları Kullanılarak Görüntülerdeki Bozulmaları Düzeltme. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri Ve Mühendisliği Dergisi, 14(2), 77-85. https://doi.org/10.54525/tbbmd.798388
AMA Akkoca E, Buluş E. Telea ve Naiver Stokes Algoritmaları Kullanılarak Görüntülerdeki Bozulmaları Düzeltme. TBV-BBMD. December 2021;14(2):77-85. doi:10.54525/tbbmd.798388
Chicago Akkoca, Engin, and Ercan Buluş. “Telea Ve Naiver Stokes Algoritmaları Kullanılarak Görüntülerdeki Bozulmaları Düzeltme”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri Ve Mühendisliği Dergisi 14, no. 2 (December 2021): 77-85. https://doi.org/10.54525/tbbmd.798388.
EndNote Akkoca E, Buluş E (December 1, 2021) Telea ve Naiver Stokes Algoritmaları Kullanılarak Görüntülerdeki Bozulmaları Düzeltme. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi 14 2 77–85.
IEEE E. Akkoca and E. Buluş, “Telea ve Naiver Stokes Algoritmaları Kullanılarak Görüntülerdeki Bozulmaları Düzeltme”, TBV-BBMD, vol. 14, no. 2, pp. 77–85, 2021, doi: 10.54525/tbbmd.798388.
ISNAD Akkoca, Engin - Buluş, Ercan. “Telea Ve Naiver Stokes Algoritmaları Kullanılarak Görüntülerdeki Bozulmaları Düzeltme”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi 14/2 (December 2021), 77-85. https://doi.org/10.54525/tbbmd.798388.
JAMA Akkoca E, Buluş E. Telea ve Naiver Stokes Algoritmaları Kullanılarak Görüntülerdeki Bozulmaları Düzeltme. TBV-BBMD. 2021;14:77–85.
MLA Akkoca, Engin and Ercan Buluş. “Telea Ve Naiver Stokes Algoritmaları Kullanılarak Görüntülerdeki Bozulmaları Düzeltme”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri Ve Mühendisliği Dergisi, vol. 14, no. 2, 2021, pp. 77-85, doi:10.54525/tbbmd.798388.
Vancouver Akkoca E, Buluş E. Telea ve Naiver Stokes Algoritmaları Kullanılarak Görüntülerdeki Bozulmaları Düzeltme. TBV-BBMD. 2021;14(2):77-85.
 Download Cover Image

Article Acceptance

Use user registration/login to upload articles online.

The acceptance process of the articles sent to the journal consists of the following stages:

1. Each submitted article is sent to at least two referees at the first stage.

2. Referee appointments are made by the journal editors. There are approximately 200 referees in the referee pool of the journal and these referees are classified according to their areas of interest. Each referee is sent an article on the subject he is interested in. The selection of the arbitrator is done in a way that does not cause any conflict of interest.

3. In the articles sent to the referees, the names of the authors are closed.

4. Referees are explained how to evaluate an article and are asked to fill in the evaluation form shown below.

5. The articles in which two referees give positive opinion are subjected to similarity review by the editors. The similarity in the articles is expected to be less than 25%.

6. A paper that has passed all stages is reviewed by the editor in terms of language and presentation, and necessary corrections and improvements are made. If necessary, the authors are notified of the situation.

0

.   This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.