Manyetik Belirti Haritalarının Histogram Eşitleme Yöntemi Kullanılarak İyileştirilmesi

Histogram eşitleme, görüntü histogramını kullanarak görüntü karşıtlığının ayarlanması için yaygın olarak kullanılan bir yöntemdir. Yöntem, bir görüntüde düşük karşıtlık değerleriyle betimlenen bölümlerin karşıtlık değerlerini arttırır. Bu düzeltme sayesinde görüntüdeki parlaklık değerleri görüntü histogramı üzerinde daha iyi bir dağılım sergiler. Düşük yerel karşıtlıktaki bölümlerin bir kazanç işlemi sonrası yüksek zıtlık değerlerine taşınması göze çarpmayan bölgelerin görünürlüğünün artmasına ve böylelikle görüntünün daha iyi yorumlanmasına olanak sağlar. Histogram eşitleme yöntemi, hesaplama zamanının düşük olması ve etkili sonuçlar üretmesi nedeniyle birçok bilim dalında öncel bir işlem olarak kullanılmaktadır. Yöntem, son yıllarda yerbilimleri verilerine ait görüntü haritalarının yorumlanmasına yardımcı olarak sıklıkla kullanılmaktadır. Bu çalışma kapsamında, histogram eşitleme yöntemi kuramsal ve arkeolojik bir alanda toplanan toplam manyetik alan veri kümelerine uygulanmıştır. Görüntü haritalarında, derin veya düşük mıknatıslanma özelliği gösteren yapılardan kaynaklanan düşük genlikli bölgelerin görünürlüğünün arttırılmasında yöntemin başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür

Anahtar Kelimeler:

Image histogram, magnetic data, digital image processing

The Improvement of Magnetic Anomaly Maps Using Histogram Equalization Method

Histogram equalization is an extensively used method for image contrast adjustment using the image’s histogram. The method increases the contrast of the regions of an image that are represented by low contrast values. Through this adjustment, the image brightness values can be better distributed on the histogram. The moving low contrast regions to high contrasts after a gain process increases the visibility of unobtrusive regions and thus, allows better interpretation of the image. Histogram equalization method is used as a priority procedure in many disciplines because of its low computation time and it produces effective results. The method is frequently used as an aid to interpretation of the earth science image maps in recent years. In the frame of this study, the histogram equalization method is applied to theoretical and to a real archaeological total magnetic field datasets. In image maps, the method produces successful results in increasing the visibility of the low amplitude regions resulting from the structures that present deep or low magnetization characteristics

Keywords:

Görüntü histogramı, manyetik veri, sayısal görüntü işleme,

PDF

___

Acharya, T., and Ray, A.K., 2005. Image proces- sing: principles and applications. John Wiley & Sons, New Jersey.
Arısoy, M.Ö., and Dikmen Ü., 2011. Potensoft: Matlab-based software for potential field data processing, modeling and mapping. Computers & Geosciences, 37(7), 935-942.
Cooper, G.R.J., 2012. An improved tilt angle fil- ter for potential field data. The Leading Edge, 31(5), 514-517.
Dentith, M., Cowan, D.R., and Tompkins, L.A., 2000. Enhancement of subtle features in aeromagnetic data. Exploration Ge- ophysics, 31, 104-108.
Gonzales, R.C., and Woods, R.E., 2002. Digital image processing. Prentice Hall, New Jersey.
Görür, M., 2005. Kayranlık Gözü, Doğu Klikya’ da bir Roma hamamı. Gazi Üniversite- si Arkeolojik Çevre Değerleri Araştırma Merkezi, Bakü-Tiflis-Ceyhan ham petrol boru hattı arkeolojik kurtarma kazıları proje dökümanları: 6, Ankara.
Horn, B.K.P., 1982. Hill shading and the reflec- tance map. Geo-Processing, 2, 65–146.
Jahne, B., 2005. Digital Image Processing. Springer, Berlin/Heidelberg.
Jain, A.K., 1989. Fundamentals of Digital Image Processing. Prentice Hall, New Jersey.
Jan, J., 2006. Medical image processing, re- construction and restoration, concepts and methods. CRC Press, Florida.
Lili, Z., Tianyao, H., Jiansheng, W., and Jialin, W., 2005. Application of image enhance- ment techniques to potential field data. Applied Geophysics, 2(3), 145-152.
Morris, B., Pozza, M., Boyce, J., and Lebnanc, G., 2001. Enhancement of magnetic data by logarithmic transformation. The Leading Edge, 20(8), 882-885.
Najarian, K., and Splinter, R., 2006. Biomedi- cal signal and image processing. CRC Press, Florida.
Russ, J.C., 2011. The image processing hand- book. CRC Press, Florida.
Starck, J.L., and Murtagh, F., 2006. Astronomi- cal image and data analysis. Springer, Berlin/Heidelberg.
Wu, Q., Merchant, F.A., and Castleman, K.R. 2008. Microscope image processing. Academic Press, Elsevier, USA.