Doğrusal Olmayan Difüzyon
Hazırlayan: Gülnaz Aydemir
Okul: Ostim Teknik Üniversitesi
Bölüm:Yapay Zeka Mühendisliği

------------------------------------------------------------------
1. PROJE ÖZETİ
------------------------------------------------------------------
Bu proje, Perona-Malik (Tip 1 ve Tip 2) ve Charbonnier difüzyon 
modellerini kullanarak gri ve renkli görüntülerde kenar koruyarak 
yumuşatma işlemi yapar.

------------------------------------------------------------------
2. KURULUM VE GEREKSİNİMLER
------------------------------------------------------------------
Proje Python 3 üzerinde geliştirilmiştir. Çalıştırmak için aşağıdaki 
kütüphanelerin yüklü olması gerekir:

pip install numpy opencv-python matplotlib scipy

------------------------------------------------------------------
3. NASIL ÇALIŞTIRILIR?
------------------------------------------------------------------
Ana kod dosyası 'code' klasörü içindedir. Terminalden şu adımları 
izleyerek çalıştırabilirsiniz:

1. 'code' klasörüne girin:
   cd code

2. Ana kodu çalıştırın:
   python main.py

Program çalıştığında bir üst dizinde 'results' klasörü oluşturacak 
ve tüm analiz grafiklerini oraya kaydedecektir. Ayrıca otomatik 
olarak 'html/index.html' raporunu güncelleyecektir.

------------------------------------------------------------------
4. TEKNİK NOTLAR 
------------------------------------------------------------------
* Grafik Backend Ayarı: Kod çalıştırılırken bazı sistemlerde 
  oluşabilen "Tcl/Tk pencere hatasını" önlemek amacıyla Matplotlib 
  kütüphanesinde 'Agg' backend kullanılmıştır. Bu sayede grafikler 
  ekrana pencere olarak açılmaz, doğrudan dosyaya kaydedilir.

* Dosya Yapısı Notu: Proje yönergelerinde istenen 'utils.py' 
  dosyasının işlevleri, proje bütünlüğünü sağlamak ve karmaşıklığı 
  önlemek adına 'main.py' ve 'analysis.py' dosyalarına entegre 
  edilmiştir.

* Renkli Görüntü İşleme: Renkli görüntülerde kanalların bağımsız 
  işlenmesi renk sapmalarına yol açtığı için, kodda 'Vektörel 
  Gradyan' (Di Zenzo yaklaşımına benzer) kullanılmış ve tüm kanallar 
  için ortak bir difüzyon katsayısı hesaplanmıştır.