Image Processing

Normalizasyon ve Standartizasyon Farkı

Amaç: Görüntü piksel değerlerini belirli bir aralığa ölçeklendirmek.

Kullanım:

Veri setindeki piksel değerlerini genellikle [0, 1] aralığına getirir. Bu, bir pikselin en karanlık (siyah) ile en parlak (beyaz) arasındaki oranı korur.
Özellikle derin öğrenme modellerinde, normalizasyon kullanılarak eğitim sürecini daha etkili hale getirebilir, çünkü genellikle bu modeller, [0, 1] aralığında ölçeklenmiş veri setlerini daha iyi işler.

Amaç: Görüntü piksel değerlerini belirli bir ortalama ve standart sapma etrafında standart hale getirmek.

Kullanım:

Piksel değerlerini genellikle ortalama değeri 0 ve standart sapma değeri 1 olacak şekilde standartlaştırır.
Standartlaştırma, piksel değerlerinin birbirine göre sapmalarını düzeltir ve görüntüdeki kontrastı artırabilir.
Standartlaştırma, bazı görüntü işleme uygulamalarında, özellikle daha geleneksel yöntemlerde ve bazı özel durumlarda kullanılabilir.

Name		Name	Last commit message	Last commit date
.idea		.idea
images		images
README.md		README.md
__init__.py		__init__.py
bit_plane_slicing.py		bit_plane_slicing.py
color_segmentation.py		color_segmentation.py
contraharmonic_mean_filter.py		contraharmonic_mean_filter.py
contrast_stretching.py		contrast_stretching.py
gamma_correction.py		gamma_correction.py
gaussian_filter.py		gaussian_filter.py
gaussian_smoothing.py		gaussian_smoothing.py
histogram_equalization.py		histogram_equalization.py
laplacian_blur.py		laplacian_blur.py
main.py		main.py
mean_filter.py		mean_filter.py
normalization_standardizasyon.py		normalization_standardizasyon.py
opening_closing.py		opening_closing.py
salt_and_pepper.py		salt_and_pepper.py
smoothing_sharpening.py		smoothing_sharpening.py
sobel_filter.py		sobel_filter.py
test.py		test.py