Open CV kütüphanesi için geliştirilen inpaint_telea ve inpaint_ns sınıfları ile görsel üzerinde görüntü boyama işlemi yapılabilmektedir.
📌 3 Maddede Bu Makale
🎯
Amaç & Hipotez: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.
📊
Temel Bulgular & Veri: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.
💡
Sonuç & Katkı:Open CV kütüphanesi için geliştirilen inpaint_telea ve inpaint_ns sınıfları ile görsel üzerinde görüntü boyama işlemi yapılabilmektedir.
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.
Buluş, E., Akkoca, E. (2021). Telea ve Naiver Stokes Algoritmaları Kullanılarak Görüntülerdeki Bozulmaları Düzeltme. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi, Cilt: 14 Sayı: 2, 77–85. https://doi.org/10.54525/tbbmd.798388
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.
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