Sayısal görüntülerin boyutlarının ara değerleme yöntemi ile büyütülmesi

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır.Ara değerleme, görüntü işlemenin temel uygulamalarından biridir ve görüntüyeniden boyutlandırılmasında sıkça kullanılmaktadır. İdeal ara değerleme fonksiyonusonsuz impuls cevaplı olduğundan sonlu impuls cevaplı ara değerleme fonksiyonlarıgeliştirilmiştir. Sonlu impuls cevaplı yöntemlerin iki çeşidi vardır: Uyarlamalımetotlar ve uyarlamalı olmayan metotlar. Ara değerleme görüntü kalitesi seçilenmetot ile yakından ilgilidir. Tezde bu metotların incelenmesi ve kıyaslanmasıamaçlamıştır. İncelenen metotlardan uyarlamalı olmayanları; 1) sınırlandırılmış vepencerelendirilmiş sinc, 2) en yakın komşuluk, 3) doğrusal, 4) karesel, 5) kübik, 6)B-spline ve 7) Lagrange yöntemleridir, uyarlamalı yöntemler ise 1) kenar duyarlı ve2) yerel eğim özelliklerini temel alan yöntemlerdir. Yöntemler, zaman ve Fourieruzayı analizi, görüntü kalitesi, nicel ölçümler ve hesap yükü gibi ölçütler hesabakatılarak kıyaslanmışlardır. Yapılan kıyaslamaların sonucunda şu sonuçlaraulaşılmıştır: En iyi görüntü kalitesini veren yöntem yerel eğim özelliklerini temelalan uyarlamalı kübik ara değerlemedir. Uyarlamalı olmayan metotlar arasında en iyigörüntü kalitesi sağlayan kübik ara değerleme, en hızlı metotlar ise en yakınkomşuluk ve doğrusal ara değerlemedir. Hız ve kalite bakımından optimum yöntemise karesel ara değerlemedir. Her ne kadar tezde en iyi yöntemler belirlenmeyeçalışılmışsa da görüntünün özelliklerine ve uygulamaya göre en doğru yöntemdeğişebilir. Bu nedenle her bir uygulama ve görüntü için yöntemlerin veparametrelerinin yeniden gözden geçirilmesi önerilir.Image interpolation is a key aspect of digital image processing and frequently usedfor resampling of images. Since the ideal interpolation function is spatially unlimited,several interpolation kernels of finite size have been introduced. There are twodifferent kinds of finite interpolation methods: adaptive and non-adaptiveinterpolation techniques. The interpolated image quality is closely related to chooseninterpolation technique. This thesis is aimed to investigate and compare differentinterpolation techniques. The non-adaptive methods discussed include 1) truncatedand windowed sinc, 2) nearest neighbor, 3) linear, 4) quadratic, 5) cubic, 6) B-splineand 7) Lagrange methodes. The adaptive ones examined are 1) edge sensitive and 2)adaptive image interpolation based on local gradient features. The comparison isdone by means of spatial and Fourier analysis, interpolated image quality,quantitative analysis and computational cost. According to the comparisons, the bestmethod for interpolated image quality appears to be adaptive image interpolationbased on local gradient features. Best method among the non-adaptive methods iscubic interpolation. The fastest algorithms seem to be nearest neighbour and linearinterpolation, and the optimum method that satisfies both speed and qualityrequirements is quadratic interpolation. Although the thesis tries to identify the bestinterpolation method, the most suitable method for an image or application differs.Hence, comparing the selected methods for a given application is stronglyrecommended