Morfolojik Görüntü İşleme Yöntemleri ile Kayısılarda Yaprak Delen (Çil) Hastalığı Sonucu Oluşan Lekelerin Tespiti
|
|
- Gözde İnci
- 7 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 6 th International Advanced Technologies Symposium (IATS 11), May 011, Elazığ, Turkey Morfolojik Görüntü İşleme Yöntemleri ile Kayısılarda Yaprak Delen (Çil) Hastalığı Sonucu Oluşan Lekelerin Tespiti M. Karhan 1, M. O. Oktay, Z. Karhan 3, H. Demir Namık Kemal Üniversitesi, Tekirdağ/TÜRKİYE, mkarhan@nku.edu.tr, moktay@nku.edu.tr, hdemir@nku.edu.tr 3 Fırat Üniversitesi, Elazığ/TÜRKİYE, zehra.karhan@hotmail.com Detecting Spots on Apricots due to Coryneum beijerinckii disease with Morphological Image Processing Methods Abstract In this study, morphological image processing techniques is used for detecting spots emerged on apricots due to Coryneum beijerinckii disease and interpret the quality of apricots as a result of this detection. With this method it is observed that, before applying mean filtering, minimizing erroneous detection of spots that is originated from redness due to the maturing of the fruit in binary image by morphological methods improves the accuracy of detection at the filter output. Spots due to coryneum beijerinckii disease on apricots plays an important role in determining the fruit's quality. Quality classification is made by detecting of these spots and the surface area covered by the spots. Therefore, this quality classification concerns pricing issue. Keywords Morphological Image Processing, Thresholding, Spot Detection, Mean Filter I. GİRİŞ Matematiksel morfoloji imge içerisinden çıkarmak veya ayırt etmek istediğimiz nesneleri, imge içerisindeki diğer bölgelerden veya nesnelerden ayırt etmek veya çıkarmak için kullanılmaktadır. Matematiksel morfoloji ikili imgeler için bulunmuş, daha sonra gri seviyeli imgeler için geliştirilmiştir[1]. Kayısıda kalite sınıflandırılması yapılırken, leke (çil) sayısı ve büyüklüğü, üzerinde önemle durulması gereken faktörlerden biridir. Kalite sınıflandırılması, ürünün fiyatlandırılmasına ışık tutar. RGB imgeler, gri seviyeli imgelere göre nesnelere ait çok daha fazla semantik bilgi içermektedirler[]. RGB imgeler üzerinde morfolojik işlem gerçekleştirmek için RGB imge bantlarına ayrıştırılmıştır. Bu çalışma çerçevesinde, lekeli bölgeyi tespit için kullandığımız renkli imgenin her bandının piksel değerlerine bakılarak ve histogram analizi yapılarak, uygun yapısal elemanlar ile morfolojik işlemlerden geçirilmiş, uygun eşik seviyesinde ikili imgeye çevrilmiş, kayısı üzerinde normal ve çilli (lekeli) bölge ayrıştırılmıştır. Ayrıştırılan bu bölgelerde, kayısının leke olmayan, olgunlaşmasından dolayı oluşan kırmızılıkların, ikili imgede oluşturduğu yanılsama lekeler ortalama süzgeç yardımıyla giderilmiştir. Matematiksel morfoloji, küme teorisi, topoloji ve rastgele fonksiyonlara dayalı bir analiz ve işleme yöntemidir. Geometrik yapılar ile uğraşmaktadır. Matematiksel morfoloji genellikle sayısal imgelerde kullanılmaktadır. Ayrıca, grafiklerde, yüzey birleştirmelerde ve birçok mekânsal yapılarda kullanılmaktadır[1]. II. MATEMATİKSEL MORFOLOJİ VE MORFOLOJİK GÖRÜNTÜ İŞLEME Biyolojinin, canlıların şekil ve yapıları ile ilgilenen dalına morfoloji (biçim bilimi) adı verilmektedir. Matematiksel morfoloji ise temel küme işlemlerine dayanan, imgedeki sınırlar, iskelet gibi yapıların tanımlanması ve çıkartılması, gürültü giderimi, bölütleme gibi uygulamalar için gerekli bir araçtır. İmge işlemede genellikle, morfolojik süzgeçleme, inceltme, budama gibi ön veya son işlem olarak da sıkça kullanılırlar [3]. Matematiksel morfoloji, imgenin şekilsel yapısına dayanan kümeler teorisine üzerine kurulmuş bir yaklaşımdır. Matematiksel morfoloji teorisinin temelleri İlk olarak Georges Matheron ve Jean Serra tarafından 1980 li yıllarda atılmıştır. Bu metodun temelinde iki morfolojik operatör olan aşınma ve genleşme yatmaktadır. Dijital sinyaller için aşınma işlemi, bir Minkowski küme çıkarma işlemi, genleşme işlemi ise Minkowski küme toplama işlemidir. Aşınma işlemi kümeler cebirinde kesişim işlemine, genleşme işlemi ise kümeler cebirinde birleşim işlemine denk düşmektedir. Bu işlemler Serra tarafından ikili olmayan sinyallere de genişletilmiştir [1] [4]..1. İkili Morfolojik İşlemler Temel ikili morfolojik işlemlerin matematiksel ifadeleri aşağıdaki denklemlerle tanımlanmaktadır. X B { p Z : p x b, x X, b B} (genleşme) (1) 17
2 M. Karhan, M. O. Oktay, Z. Karhan, H. Demir X B { p Z : p b X, B} X B ( X B) B X B ( X B) B.1.1. Genleşme İşlemi (aşınma) () (açma) (3) (kapama) (4) İkili imgedeki nesneyi büyütmeye ya da kalınlaştırmaya yarayan morfolojik işlemdir. Sayısal bir imgeyi genişletmek imgeyi yapısal elemanla kesiştiği bölümler kadar büyütmektir. İşlenecek imgenin her bir pikseli, yapısal elemanın merkez noktasına oturtularak genleşme işlemi yapılmaktadır. Kalınlaştırma işleminin nasıl yapılacağını yapısal eleman belirler. Genleşme işlemi uygulanmış bir imgede, imge içerisindeki deliklerin ve boşlukların doldurulması ve köşe noktasının yumuşaması gözlenir [3][4][5]. Şekil 1 ve 3 te ikili genleşme işlemi uygulanmış imgeler gösterilmektedir. İkili genleşme işlemi denklem 5 ve 6 ile tanımlanmaktadır. A B { z Z z a b, a A ve b B} A B ( A) b B.1.. Aşınma işlemi b (5) (6) İkili imgedeki nesneyi küçültmeye ya da inceltmeye yarayan morfolojik işlemdir. Aşınma işlemi tam anlamıyla olmasa da bir bakıma genleşme işleminin tersi gibidir. İmge içerisindeki nesneler ufalır, delik varsa genişler, bağlı nesneler ayrılma eğilimi gösterir [3] [4] [5]. Şekil ve 3 te ikili aşınma işlemi uygulanmış imgeler gösterilmektedir. İkili aşınma işlemi denklem 7 ve 8 ile tanımlanmaktadır Açma İşlemi İmge üzerinde aşınma işleminin hemen ardından genleşme işlenmesi uygulanması sonucu açma işlemi elde edilir. İmge içerisindeki nesneler ve nesneler arasındaki boşluklar yapısal elemanın büyüklüğüne göre temizlenir. İmge üzerinde kalan nesneler orijinal imgedeki şekillerinden biraz daha küçük hale gelir. Açma işlemi ile birbirine yakın iki nesne imgede fazla değişime sebebiyet vermeden ayrılmış olurlar [4][6]. Şekil 4 te açma işlemi uygulanmış imge gösterilmektedir. İkili açma işlemi denklem 9 ile tanımlanmaktadır. A B ( A B) B.1.4. Kapama İşlemi İmge üzerinde genleşme işleminin hemen ardından aşınma işleminin uygulanması sonucu kapama işlemi elde edilir. Dolayısıyla birbirine yakın iki nesne imgede fazla değişiklik yapılmadan birbirine bağlanmış olur. [4][6]. Şekil 4 te kapama işlemi uygulanmış imge gösterilmektedir. İkili kapama işlemi denklem 10 ile tanımlanmaktadır. Kapama işlemi sonunda imge içerisindeki noktalar birbirlerini kapatırlar, imgedeki ana hatlar daha da dolgunlaşır. Genleşme işlemine benzer bir şekilde kapama işleminde de birbirine yakın olan noktalar arasındaki boşluklar dolar ve noktalar birleşir. İmge üzerinde kalan nesneler, orijinal imgedeki şekillerine bürünürler. A B ( A B) B (9) (10) A B { z z A, B} A B ( A) b B (7) (8) Şekil 3: 3x3 Yapısal elemanı ile genleşme ve aşınma işlemi Şekil 1: Genleşme işlemi Şekil : Aşınma işlemi 173 Şekil 4: 3x3 Yapısal elemanı ile açma ve kapama işlemi
3 Morfolojik Görüntü İşleme Yöntemleri ile Kayısılarda Yaprak Delen (Çil) Hastalığı Sonucu Oluşan Lekelerin Tespiti.. Yapısal Eleman Yapısal eleman olarak isimlendirilen yapı, imge üzerinde yapacağımız işleme ve yapmak istediğimiz uygulamaya göre istenilen boyutlarda ve istenilen şekilde hazırlanmış küçük ikilik bir imgedir. Yapısal eleman farklı geometrik şekillerden herhangi biri olabilir. En çok kullanılanları kare, dikdörtgen ve dairedir [5]. Şekil 5 te 3x3 lük yapısal eleman örnekleri verilmektedir. İmgede koyu tonlu bölgelerle çevrili olan parlak bölgeler genişlerken, parlak bölgelerle çevrili koyu tonlu bölgeler zayıflamakta, hatta yapısal elemanın ve koyu tonlu bölgenin boyutuna bağlı olarak kaybolabilmektedir. Gri seviyeli imgede uygulanan aşınma işlemi, imge daha koyu bir hal alır. İmgede koyu tonlu bölgelerle çevrili olan parlak bölgeler daralırken, parlak bölgelerle çevrili koyu tonlu bölgeler genişlemektedir [6][7][8]..4. Ortalama Süzgeç Şekil 5: 3x3 Yapısal eleman örnekleri.3. Gri Seviyeli Morfolojik İşlemler Gri seviyeli bir imgenin B yapısal elemanı ile genleşme işlemi denklem 11 ile tanımlanmaktadır [5][7][8]. Şekil 6 da gri seviyeli imgeye 15x15 kare yapısal elamanı ile genleşme işlemi uygulanmış hali gösterilmektedir. ( f b f )( s, t) max{ f ( s x, b( x, ( s x),( D ;( s, D } (11) Burada D f ve D b, sırasıyla f ve b nin tanım bölgeleridir. Genleşme işleminden sonra imge daha parlaktır. Gri seviyeli aşınma işlemi denklem 1 ile tanımlanmaktadır [5][7][8]. Şekil 6 da gri seviyeli imgeye 15x15 kare yapısal elamanı ile aşınma işlemi uygulanmış hali gösterilmektedir. ( f )( s, t) max{ f ( s x, b( x, ( s x), ( D f ;( s, Db} Aşınma işleminden sonra imge daha koyudur. (1) Ortalama süzgeç, imgedeki gürültüyü azaltmak için yaygın olarak kullanılan, basit bir süzgeç tipidir. Ortalama süzgeçleme, gürültülü imge üzerindeki her bir pikselin değeri o piksele komşu olan diğer piksellere ait değerlerin ortalaması ile değiştirilir. Bu çalışmada, aritmetik ortalama süzgeci kullanılmıştır. Ortalama süzgeci, katlama süzgeç olarak da düşünmek mümkündür. Gürültü çeşidine ve büyüklüğüne göre kullanılacak maske tipi seçilmelidir. Genellikle 3X3 lük maskeler kullanılmaktadır fakat daha büyük gürültü temizleme işlemleri için daha büyük boyutta maskeler kullanılmalıdır. Küçük maskelerin imgeye ardışıl bir şekilde uygulanması koşuluyla, büyük bir maskenin imge üzerinde yarattığı etkiye benzer bir etki oluşturması mümkündür. Şekil 7: 3x3 lük Ortalama süzgeç maskesi Ortalama süzgeçte, seçilen farklı boyutlarda ve değerlerde ortalama süzgeç maskesine göre oluşturulan yeni ortalama piksel değerleri ile imgedeki gürültülerin eliminasyonu sağlanır. Ortalama süzgecin dezavantajları: 1) İmgede çok düşük değere sahip olan bir piksel, o piksele komşu olan bütün piksellerin ortalamasını büyük oranda etkiler ve dolayısıyla işlemlerde yanılsamaya neden olur. ) Süzgeç kerneli belirgin kenarlar üzerinde işlem yaptığında, gürültü pikseller için gösterdiği etkiyi kenarlarda da gösterebilecek ve böylece imgedeki belirgin detaylar ve kenarlar da bulanıklaşabilecektir. Eğer işlem sonundaki imgede belirgin kenarlar önem arz ediyorsa, bu durum problem yaratabilecektir [7][9]. Şekil 6: Gri seviyeli aşınma ve genleşme işlemi Gri seviyeli imgelerde yapılan morfolojik işlemler sonucunda; III. UYGULAMA Bu çalışmada, yaprak delen (çil) hastalığı sonucu meyve üzerindeki belirtilerini temel alan bir imge kullanıldı [11]. Gri seviyeli imgede uygulanan genleşme işlemi, imge daha parlak bir hal alır. 174
4 M. Karhan, M. O. Oktay, Z. Karhan, H. Demir Öncelikle işleyeceğimiz imge, morfolojik işlemleri yapabilmemiz için bantlarına ayrıştırıldı. Şekil 8 de RGB imgenin her bir bandı gösterilmektedir. RGB imgeler uygun eşik seviyesine göre ikili imgeye çevrildi. Bu işlem sonucunda elde edilen yeni imgeler Şekil 11 de gösterilmektedir. Elde edilen imgeler içerisinde leke tespitine yönelik, ortalama süzgeç çıkışında tespitin daha yüksek doğrulukta yapılması için ikili imgelere açma işlemi uygulandı. Ortalama süzgeçten önce ikili imgelere açma işlemi uygulanmış hali Şekil 1 de gösterilmektedir. Şekil 8:RGB imgenin her bir bandının görünümü Ayrıştırılan her bir banda, uygun yapısal eleman ile birlikte leke tespitine yönelik, öncelikle gri seviyeli genleşme işlemi uygulandı ve yine aynı banda gri seviyeli aşınma işlemi uygulandı. Elde edilen imgeler birbirinden çıkarılarak, leke için kenarlar keskinleştirildi [3][10]. Şekil 9 da RGB imgenin her bir bandının leke tespitine yönelik gri seviyeli morfolojik işlemlerden geçirilmiş hali gösterilmektedir. Şekil 11: RGB imgelerin uygun eşik seviyesine göre ikili imgeye çevrilmiş hali Şekil 1: İkili imgelere açma işlemi uygulanmış hali Şekil 9: RGB imgenin her bir bandının morfolojik işlemlerden geçirilmiş hali Elde edilen leke kenarları keskinleştirilmiş gri seviyeli imgeler, her bant için bir bant katsayısı çok yüksek tutulup diğer iki bant için düşük ve aynı tutulup, bu bantlar üst üste çakıştırılarak RGB imgeler elde edildi. Bu işlemler sonucunda oluşan yeni imgeler Şekil 10 da gösterilmektedir. Açma işlemi uygulanmış ikili imge ortalama süzgeçten geçirilerek leke tespiti yüksek doğruluk payı ile gerçekleşti. Açma işlemi uygulanmış ikili imge ortalama süzgeçten geçirilerek bulunan lekeler Şekil 13 te gösterilmektedir. Şekil 13: Açma işlemi uygulanmış ikili imge ortalama süzgeçten geçirilerek bulunan lekeler IV. SONUÇ Şekil 10: RGB imgenin her bir bandının morfolojik işlemlerden geçirilerek ve her bir bant için katsayılar farklı tutularak RGB imgenin yeniden elde edilmesi. Bu çalışma sonucunda elde edilen doğruluk oranı, yeterince başarılı olduğu gözlemlenmiştir. Daha farklı, daha karmaşık yöntemler gerek duyulmadan, sadece morfolojik işlemler ve süzgeç yardımı ile leke tespiti, başarım oranı yüksek bir 175
5 Morfolojik Görüntü İşleme Yöntemleri ile Kayısılarda Yaprak Delen (Çil) Hastalığı Sonucu Oluşan Lekelerin Tespiti şekilde uygulanmıştır. Kayısı üzerinde leke tespiti yapılırken ayrıştırılan bölgelerde, kayısının leke olmayan, olgunlaşmasından dolayı oluşan kırmızılıkların, ikili imgede oluşturduğu yanılsama lekeler çalışmada başarım oranını düşürmüştür. Bu yanılsama lekeler, daha uygun süzgeç yardımıyla giderilebilir ve başarım oranı arttırılabilir. Bunun yanı sıra, lekeye (çile) daha uygun bir yapısal eleman ile süzgeç öncesi imgede ikili açma işlemi ile bu yanılsama lekeleri elimine edip, süzgeç çıkışında leke (çil) tespitinde başarı oranını daha da arttırılabilir. KAYNAKLAR [1] Serra J., Image Analysis and Mathematical Morphology,Vo1. London: Academic 198 [] U. Acar, B. Bayram, Morfolojik Görüntü Süzgeçleri İle İkonos Görüntülerinden Otomatik Bina Çıkarımı, TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası 1. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, Ankara, Mayıs 009. [3] Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods, Steven L. Eddins, Digital Image Processing Using MATLAB. [4] Özgür Özşen, Matematiksel Morfoloji Kullanılarak Göğüs Kanserinin Erken Teşhisi, Anadolu Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı Yüksek Lisans Tezi, 00. [5] H. Boztoprak, M. F. Çağlar, M. Merdan,"Alternatif Morfolojik Bir Yöntemle Plaka Yerini Saptama", XII. Elektrik, Elektronik, Bilgisayar, Biyomedikal Mühendisliği Ulusal Kongresi, Eskişehir, Kasım 007. [6] Mevlüt Topaloğlu, Ali Gangal, Watershed Dönüşümü Kullanılarak Corpus Callosumun Bölütlenmesi, URSI-Türkiye Bilimsel Kongresi, Ankara, 6-8 Eylül 006. [7] Kızılkaya A., Görüntü İşleme ders notları, Pamukkale Üniversitesi. [8] Taner İnce, Edge Detection in Medical Images Using Morphological Operators, University of Gaziantep, Electrical and Electronics Engineering, M.Sc. Thesis, June 006. [9]Uğur Şevik, Okyay Gençalioğlu, Cemal Köse," Retina Görüntülerinde Yaşa Bağlı Makula Dejenerasyonunun Bölge Büyütme Yöntemiyle Segmentasyonu", Elektrik Elektronik - Bilgisayar Mühendisliği 1. Ulusal Kongresi ve Fuarı Bildirileri, Kasım 007. [10] Preechaya S., Morphological Image Processing, Graduate School of Informatıon Sciences and Engineering, Tokyo Institute of Technology For IP Seminar, 4 November 004 [11] (Erişim Tarihi: Şubat 011) 176
İMGE İŞLEME Ders-7. Morfolojik İmge İşleme. Dersin web sayfası: http://mf.kou.edu.tr/elohab/kemalg/imge_web/odev.htm. (Yrd. Doç. Dr. M.
İMGE İŞLEME Ders-7 Morfolojik İmge İşleme (Yrd. Doç. Dr. M. Kemal GÜLLÜ) Dersin web sayfası: http://mf.kou.edu.tr/elohab/kemalg/imge_web/odev.htm Hazırlayan: M. Kemal GÜLLÜ Morfoloji Biyolojinin canlıların
DetaylıT.C. NAMIK KEMAL ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ
İMGE İŞLEME YÖNTEMLERİ İLE KAYISILARDA YAPRAK DELEN HASTALIĞI SONUCU OLUŞAN LEKELERİN TESPİTİ Mustafa KARHAN Yüksek Lisans Tezi Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Anabilim Dalı Danışman: Yrd. Doç. Dr.
DetaylıMORFOLOJİK GÖRÜNTÜ FİLTRELERİ İLE İKONOS GÖRÜNTÜLERİNDEN OTOMATİK BİNA ÇIKARIMI
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası 12. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı 11 15 Mayıs 2009, Ankara MORFOLOJİK GÖRÜNTÜ FİLTRELERİ İLE İKONOS GÖRÜNTÜLERİNDEN OTOMATİK BİNA ÇIKARIMI U.Acar
Detaylıİkili (Binary) Görüntü Analizi
İkili (Binary) Görüntü Analizi İkili görüntü analizine giriş Eşikleme (Thresholding) Matematiksel morfoloji Piksel ve komşulukları (neighborhoods) Bağlantılı bileşenler analizi (Connected components analysis)
DetaylıBİYOMETRİK İRİS SINIFLANDIRMA SİSTEMLERİ
BİYOMETRİK İRİS SINIFLANDIRMA SİSTEMLERİ Emre DANDIL, K.İBRAHİM KAPLAN Akademik Bilişim 2013 İnternet ve bilgisayar teknolojilerinin etkin kullanılmaya başlanması ile birlikte, bazı kişisel bilgilere veya
Detaylıİkili (Binary) Görüntü Analizi
İkili (Binary) Görüntü Analizi İkili görüntü analizine giriş Eşikleme (Thresholding) Matematiksel morfoloji Piksel ve komşulukları (neighborhoods) Bağlantılı bileşenler analizi (Connected components analysis)
DetaylıAKÜ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
GÖRÜNTÜ İŞLEME DERS-9 YARDIMCI NOTLARI -2018 Hızlı Fourier Dönüşümü Matlab Örnekleri: fftshow() fonksiyonu function [ ] = fftshow(f) fl=log(1+abs(f)); fm=max(fl(:)); figure,imshow(im2uint8(fl/fm)); end
DetaylıDijital Görüntü İşleme Teknikleri
Teknikleri Ders Notları, 2013 Doç. Dr. Fevzi Karslı Harita Mühendisliği Bölümü Mühendislik Fakültesi KTÜ 08 Ekim 2013 Salı 1 Ders Planı ve İçeriği 1. Hafta Giriş, dersin kapsamı, temel kavramlar, kaynaklar.
Detaylınd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU) , Trabzon, TURKEY PROCEEDINGS
2014 22nd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU) ) 23-25 2014, Trabzon, TURKEY PROCEEDINGS IEEE Catalog Number : CFP14559-ART ISBN : 978-1-4799-4874-1 Copyright and Reprint
DetaylıGerçek Zamanlı Olarak, Anfis İle Renk Tabanlı Nesne Tespit Ve Motorlu Sistem İle Takip Edilmesi
S Ü L E Y M A N D E M İ R E L Ü N İ V E R S İ T E S İ T E K N İ K B İ L İ M L E R M E S L E K Y Ü K S E K O K U L U S U L E Y M A N D E M I R E L U N I V E R S I T Y T E C H N I C A L S C I E N C E S V
DetaylıSelçuk Üniversitesi ISSN 1302/6178 Journal of Selcuk-Technic GÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNİKLERİ KULLANILARAK NAPOLYON TİPİ KİRAZLARIN SINIFLANDIRILMASI
GÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNİKLERİ KULLANILARAK NAPOLYON TİPİ KİRAZLARIN SINIFLANDIRILMASI Mehmet BALCI 1, Adem Alpaslan ALTUN 2, Şakir TAŞDEMİR 2 1 Selçuk Üniversitesi, Teknik Bilimler Meslek Yüksekokulu, Bilgisayar
DetaylıHafta 5 Uzamsal Filtreleme
BLM429 Görüntü İşlemeye Giriş Hafta 5 Uzamsal Filtreleme Yrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN If the facts don't fit the theory, change the facts. ~Einstein İçerik 3. Yeğinlik Dönüşümleri ve Uzamsal Filtreleme Temel
DetaylıDers Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS
DERS BİLGİLERİ Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS Sayısal Görüntü İşleme BIL413 7 3+0 3 5 Ön Koşul Dersleri Yok Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin Türü Türkçe Lisans Seçmeli / Yüz Yüze
DetaylıBilgisayarla Görüye Giriş
Bilgisayarla Görüye Giriş Ders 4 İkili Görüntüler, Topoloji ve Morfoloji Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr İkili (binary) görüntüler Gri skala veya renkli bir görüntünün eşiklenmesi ile elde edilirler.
DetaylıYrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi
Dijital Görüntü İşleme (JDF338) Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN 2014-2015 Öğretim Yılı Bahar Dönemi 1 İletişim bilgileri sabdikan@beun.edu.tr 0 372 2574010 1718 http://geomatik.beun.edu.tr/abdikan/ Öğrenci
DetaylıMOD419 Görüntü İşleme
MOD419 Görüntü İşleme Ders Kitabı: Digital Image Processing by Gonzalez and Woods Puanlama: %30 Lab. %20 Vize %10 Quizes %40 Final %60 devam mecburiyeti Görüntü İşleme ye Giriş Görüntü İşleme Nedir? Özellikle
Detaylı2015/2016 Bahar Yarıyılı Bitirme Çalışması Konuları. (Doç.Dr. M. Kemal GÜLLÜ)
2015/2016 Bahar Yarıyılı Bitirme Çalışması Konuları (Doç.Dr. M. Kemal GÜLLÜ) 1. Ses temelli malzeme tanıma Malzemelerin çarpma etkisi ile çıkarttıkları seslerin mikrofon ile bir PC ye alınması ve işaretten
DetaylıTMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi 30 Ekim 02 Kasım 2007, KTÜ, Trabzon
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi 30 Ekim 02 Kasım 2007, KTÜ, Trabzon Lazer Tarama Verilerinden Bina Detaylarının Çıkarılması ve CBS İle Entegrasyonu
Detaylı91-03-01-529 SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME (Digital Image Processing)
91-03-01-529 SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME (Digital Image Processing) Dersi Veren Öğretim Üyesi Doç. Dr. Aybars UĞUR Ders Web Sayfası : http://yzgrafik.ege.edu.tr/~ugur 1 Amaçlar Öğrencileri Matlab gibi teknik
DetaylıAraştırma Görevlisi İSMAİL ÇÖLKESEN
Araştırma Görevlisi İSMAİL ÇÖLKESEN ÖZGEÇMİŞ Adı Soyadı : İSMAİL ÇÖLKESEN Doğum Tarihi : 1981 Ünvanı : Dr. Öğrenim Durumu : Derece Alan Üniversite Lisans Yüksek Lisans Doktora Jeodezi ve Fotogrametri Müh.
DetaylıWATERSHED YÖNTEMİ İLE LANDSAT GÖRÜNTÜLERİNDEN KIYI ÇİZGİSİ ÇIKARTILMASI: AKŞEHİR GÖLÜ
WATERSHED YÖNTEMİ İLE LANDSAT GÖRÜNTÜLERİNDEN KIYI ÇİZGİSİ ÇIKARTILMASI: AKŞEHİR GÖLÜ Hatice ÇATAL REİS 1, Bülent BAYRAM 2 1 Arş. Gör., Yıldız Teknik Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü, 34220, Davutpaşa,
DetaylıSAYISAL GÖRÜNTÜİŞLEME (Digital Image Processing)
91-03-01-529 SAYISAL GÖRÜNTÜİŞLEME (Digital Image Processing) Dersi Veren Öğretim Üyesi Y. Doç. Dr. Aybars UĞUR Ders Web Sayfası : http://yzgrafik.ege.edu.tr/~ugur 29.09.2009 Y. Doç. Dr. Aybars UĞUR (529
DetaylıBölüm 4 Yoğunluk Dönüşümleri ve Histogram İşleme
BLM429 Görüntü İşlemeye Giriş Bölüm 4 Yoğunluk Dönüşümleri ve Histogram İşleme Dr. Öğr. Üyesi Caner ÖZCAN It makes all the difference whether one sees darkness through the light or brightness through the
DetaylıFEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI YÜKSEK LİSANS-DOKTORA PROGRAMI 2015-2016 EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI GÜZ DÖNEMİ
FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI YÜKSEK LİSANS-DOKTORA PROGRAMI ÖĞRETİM ELEMANI MATH511 İleri Mühendislik Matematiği Advanced Engineering Mathematics -1 Doç. Dr. Fatih KOYUNCU
DetaylıSİNYAL TEMELLERİ İÇİN BİR YAZILIMSAL EĞİTİM ARACI TASARIMI A SOFTWARE EDUCATIONAL MATERIAL ON SIGNAL FUNDAMENTALS
SİNYAL TEMELLERİ İÇİN BİR YAZILIMSAL EĞİTİM ARACI TASARIMI Öğr. Gör. Hakan Aydogan Uşak Üniversitesi hakan.aydogan@usak.edu.tr Yrd. Doç. Dr. Selami Beyhan Pamukkale Üniversitesi sbeyhan@pau.edu.tr Özet
DetaylıNDEN BELİRLENEBİLME LME POTANSİYELİ UYDU GÖRÜNTÜLERİNDEN
BİNALARIN YÜKSEK Y ÇÖZÜNÜRLÜKLÜRLÜKL UYDU GÖRÜNTÜLERİNDEN NTÜLER NDEN BELİRLENEBİLME LME POTANSİYELİ Dilek KOÇ SAN dkoc@metu metu.edu.tr Orta Doğu u Teknik Üniversitesi, Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri
DetaylıTuğba Palabaş, Istanbul Arel Üniversitesi, tugbapalabas@arel.edu.tr. Ceren Gülra Melek, Istanbul Arel Üniversitesi, cerenmelek@arel.edu.
Uydu Görüntülerinden Elde Edilen Bilgilerle Yeryüzü Şekillerinin Tanımlanması ve Değişimlerinin Gözlenmesinde Coğrafi Bilgi Sistemlerinden Yararlanılması Üzerine Bir Ön Çalışma Sabri Serkan Güllüoğlu,
DetaylıYrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi
Dijital Görüntü İşleme (GEO/JDF338) Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN 2017-2018 Öğretim Yılı Bahar Dönemi 1 İletişim bilgileri sabdikan@beun.edu.tr 0 372 291 2565 http://geomatik.beun.edu.tr/abdikan/ Öğrenci
DetaylıDigital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu
Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu Işık 3B yüzeye ulaşır. Yüzey yansıtır. Sensör elemanı ışık enerjisini alır. Yoğunluk (Intensity) önemlidir. Açılar önemlidir. Materyal (yüzey) önemlidir. 06 Kasım
DetaylıGörüntü İşleme Teknikleri ile Elma Tanıma
Akademik Bilişim 11 - XIII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri 2-4 Şubat 2011 İnönü Üniversitesi, Malatya Görüntü İşleme Teknikleri ile Elma Tanıma Eser Sert 1, Deniz Taşkın 2, Nurşen Topçubaşı 3,
DetaylıBölüm 6 Görüntü Onarma ve Geriçatma
BLM429 Görüntü İşlemeye Giriş Bölüm 6 Görüntü Onarma ve Geriçatma Dr. Öğr. Üyesi Caner ÖZCAN Gördüğümüz şeyler tek başlarına ne gördüğümüz değildir... Hislerimizin algı yeteneğinden ayrı olarak nesnelerin
DetaylıUzaktan Algılama Uygulamaları
Aksaray Üniversitesi Uzaktan Algılama Uygulamaları Doç.Dr. Semih EKERCİN Harita Mühendisliği Bölümü sekercin@aksaray.edu.tr 2010-2011 Bahar Yarıyılı Uzaktan Algılama Uygulamaları GÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNİKLERİ
DetaylıBölüm 7 Renkli Görüntü İşleme
BLM429 Görüntü İşlemeye Giriş Bölüm 7 Renkli Görüntü İşleme Dr. Öğr. Üyesi Caner ÖZCAN Genç sanatçının, rengin sadece tanımlayıcı değil aynı zamanda kişisel ifade anlamına geldiğini anlaması renge dokunmasından
DetaylıTÜRKİYE CUMHURİYETİ DEVLETİNİN temellerinin atıldığı Çanakkale zaferinin 100. yılı kutlu olsun.
Doç.Dr.Mehmet MISIR-2013 TÜRKİYE CUMHURİYETİ DEVLETİNİN temellerinin atıldığı Çanakkale zaferinin 100. yılı kutlu olsun. Son yıllarda teknolojinin gelişmesi ile birlikte; geniş alanlarda, kısa zaman aralıklarında
DetaylıGÖRÜNTÜSÜ ALINAN BİR NESNENİN REFERANS BİR NESNE YARDIMIYLA BOYUTLARININ, ALANININ VE AÇISININ HESAPLANMASI ÖZET ABSTRACT
GÖRÜNTÜSÜ ALINAN BİR NESNENİN REFERANS BİR NESNE YARDIMIYLA BOYUTLARININ, ALANININ VE AÇISININ HESAPLANMASI Hüseyin GÜNEŞ 1, Alper BURMABIYIK 2, Semih KELEŞ 3, Davut AKDAŞ 4 1 hgunes@balikesir.edu.tr Balıkesir
DetaylıGörüntü İşlemeye Giriş Introduction to Image Processing. Doç. Dr. Aybars UĞUR
Görüntü İşlemeye Giriş Introduction to Image Processing Doç. Dr. Aybars UĞUR 2013 1 İçerik Görüntü ve Piksel Görüntü Türleri Görüntü İşleme Görüntü İşlemenin Amaçları Görüntü İyileştirme Görüntü Analizi
DetaylıBölüm 1 Sayısal Görüntü İşlemeye Giriş ve Temel Adımlar
BLM429 Görüntü İşlemeye Giriş Bölüm 1 Sayısal Görüntü İşlemeye Giriş ve Temel Adımlar Dr. Öğr. Üyesi Caner ÖZCAN Fall in love with the process, and the results will come. ~ Eric Thomas Derse Giriş Ders
Detaylı1st TERM Class Code Class Name T A C. Fizik I Physics I Bilgisayar Programlama I (Java) Computer Programming I (Java)
Curriculum: Students need to take a total of 128 credits of classes to graduate from the Electrical and Electronics Engineering Undergraduate Program. With 8 credits of classes taught in Turkish and 120
DetaylıDigital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu
Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu Işık 3B yüzeye ulaşır. Yüzey yansıtır. Sensör elemanı ışık enerjisini alır. Yoğunluk (Intensity) önemlidir. Açılar önemlidir. Materyal (yüzey) önemlidir. 25 Ekim
DetaylıÖZGEÇMİŞ. Derece Üniversite Alanı Yılı Bütünleşik Doktora Ege Üniversitesi Matematik (Cebirsel 2009-2014. Lisans Ege Üniversitesi Matematik 2009
ÖZGEÇMİŞ 1. Adı Soyadı : ÖZGÜR EGE 2. Doğum Tarihi : 15.06.1987 3. Doğum Yeri : İZMİR 4. Ünvanı : Araştırma Görevlisi Doktor 5. Adres : Celal Bayar Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi Matematik Bölümü
DetaylıCoğrafi Veri Üretimi Bakış Açısı İle TÜBİTAK UZAY daki Uzaktan Algılama Araştırmaları
Coğrafi Veri Üretimi Bakış Açısı İle TÜBİTAK UZAY daki Uzaktan Algılama Araştırmaları Sunan: Dr. Ufuk SAKARYA TÜBİTAK UZAY Katkıda Bulunanlar: Mustafa Teke, Can Demirkesen, Ramazan Küpçü, Hüsne Seda Deveci,
DetaylıDijital Görüntü İşleme (COMPE 464) Ders Detayları
Dijital Görüntü İşleme (COMPE 464) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Dijital Görüntü İşleme COMPE 464 Her İkisi 3 0 0 3 5 Ön Koşul Ders(ler)i
DetaylıINSTITUTE OF SOCIAL SCIENCES
BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ/BASKENT UNIVERSITY 2016-2017 EĞİTİM ÖĞRETİM YILI/2016-2017 ACADEMIC YEAR LİSANSÜSTÜ ve DOKTORA PROGRAMLARI ÖĞRENCİ KONTENJANLARI INTERNATIONAL STUDENTS QUOTAS FOR GRADUATE PROGRAMMES
DetaylıYard. Doç. Dr. İrfan DELİ. Matematik
Unvanı Yard. Doç. Dr. Adı Soyadı İrfan DELİ Doğum Yeri ve Tarihi: Çivril/Denizli -- 06.04.1986 Bölüm: E-Posta Matematik irfandeli20@gmail.com, irfandeli@kilis.edu.tr AKADEMİK GELİŞİM ÜNİVERSİTE YIL Lisans
DetaylıEGE ÜNİVERSİTESİ Bilgisayar Mühendisliği. Dr. Kemal YILMAZ, Prof. Dr. Aylin KANTARCI, Prof. Dr. Cezmi AKKIN
EGE ÜNİVERSİTESİ Bilgisayar Mühendisliği Dr. Kemal YILMAZ, Prof. Dr. Aylin KANTARCI, Prof. Dr. Cezmi AKKIN Oftalmoskopi: oftalmoskop ile göz dibinin muayene edilmesi bilimidir. Bilim tarihinin ilk optik
DetaylıFEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI YÜKSEK LİSANS-DOKTORA PROGRAMI
FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI YÜKSEK LİSANS-DOKTORA PROGRAMI ÖĞRETİM ELEMANI MATH511 İleri Mühendislik Advanced Engineering Mathematics -1 Doç. Dr. Fatih KOYUNCU Matematiği
Detaylı- Yurtiçinde ULUSLARARASI Bilimsel Toplantılarda Sunulan ve Bilimsel Toplantı Kitabında Yayınlanan Bildiriler
1. Adı Soyadı 2. Doğum Tarihi 3. Unvanı 4. Öğrenim Durumu : Ahmet Faik KAŞLI : 12/0711954 : ProfDr. ÖZGEÇMlş Derece Alan Universite Yıl Lisans Matematik Ege 1977 Y. Lisans Bilgisayar Bilimleri Ege 1979
DetaylıTÜRKİYE NİN BİTKİ ÖRTÜSÜ DEĞİŞİMİNİN NOAA UYDU VERİLERİ İLE BELİRLENMESİ*
TÜRKİYE NİN BİTKİ ÖRTÜSÜ DEĞİŞİMİNİN NOAA UYDU VERİLERİ İLE BELİRLENMESİ* Determination the Variation of The Vegetation in Turkey by Using NOAA Satellite Data* Songül GÜNDEŞ Fizik Anabilim Dalı Vedat PEŞTEMALCI
DetaylıGörüntü İşleme. K.Sinan YILDIRIM Cenk İNCE Tahir Emre KALAYCI. Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 2003
Görüntü İşleme K.Sinan YILDIRIM Cenk İNCE Tahir Emre KALAYCI Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 2003 İçerik Görüntü İşleme Nedir? Görüntü Tanımlamaları Görüntü Operasyonları Görüntü İşleme
DetaylıÖZGEÇMİŞ ve YAYINLAR LİSTESİ
ÖZGEÇMİŞ ve YAYINLAR LİSTESİ 1. Adı Soyadı............. : Hatice ( KIRIMLI ) SEZGİN 2. Doğum Tarihi............ : 11 Haziran 1959 3. Ünvanı................. : Yardımcı Doçent Doktor 4. Öğrenim Durumu :
DetaylıGörüntü İşleme. Dijital Görüntü Tanımları. Dijital görüntü ise sayısal değerlerden oluşur.
Görüntü İşleme Görüntü işleme, dijital bir resim haline getirilmiş olan gerçek yaşamdaki görüntülerin bir girdi resim olarak işlenerek, o resmin özelliklerinin ve görüntüsünün değiştirilmesidir. Resimler
DetaylıBölüm 2 Görüntünün Alınması ve Sayısallaştırılması
BLM429 Görüntü İşlemeye Giriş Bölüm 2 Görüntünün Alınması ve Sayısallaştırılması Dr. Öğr. Üyesi Caner ÖZCAN When something can be read without effort, great effort has gone into its writing. ~E. J. Poncela
DetaylıYıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Bilgisayarla Görme. Proje
Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bilgisayarla Görme Proje Renk ve Şekil Temelli Trafik İşareti Tespiti Selçuk BAŞAK 08501008 1. Not: Ödevi hazırlamak için
DetaylıGÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 4 DÖNÜŞÜMLER UZAYSAL FİLTRELEME
GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 4 DÖNÜŞÜMLER UZAYSAL FİLTRELEME DERS İÇERİĞİ Histogram İşleme Filtreleme Temelleri HİSTOGRAM Histogram bir resimdeki renk değerlerinin sayısını gösteren grafiktir. Histogram dengeleme
DetaylıİÇİNDEKİLER ÖN SÖZ...
İÇİNDEKİLER ÖN SÖZ... v GİRİŞ... 1 1. İSTATİSTİK İN TARİHÇESİ... 1 2. İSTATİSTİK NEDİR?... 3 3. SAYISAL BİLGİDEN ANLAM ÇIKARILMASI... 4 4. BELİRSİZLİĞİN ELE ALINMASI... 4 5. ÖRNEKLEME... 5 6. İLİŞKİLERİN
DetaylıDr.Öğr.Üyesi UĞUR ŞEVİK
Dr.Öğr.Üyesi UĞUR ŞEVİK ÖZGEÇMİŞ DOSYASI KİŞİSEL BİLGİLER Doğum Yılı : Doğum Yeri : Sabit Telefon : Faks : E-Posta Adresi : Web Adresi : Posta Adresi : 1981 MERSİN - MERSİN(MRK) T: 4623773708 F: usevik@ktu.edu.tr
DetaylıGÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 2 SAYISAL GÖRÜNTÜ TEMELLERİ
GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 2 SAYISAL GÖRÜNTÜ TEMELLERİ GÖRÜNTÜ ALGILAMA Üç temel zar ile kaplıdır. 1- Dış Zar(kornea ve Sklera) 2- Koroid 3- Retina GÖRÜNTÜ ALGILAMA ---Dış Zar İki kısımdan oluşur. Kornea ve
DetaylıSOBEL İŞLECİ KULLANILARAK RENKLİ GÖRÜNTÜLERDE KENAR BULMA. Elif AYBAR. Anadolu Üniversitesi, Porsuk Meslek Yüksekokulu, 26430, Eskişehir/Türkiye
Afyon Kocatepe Üniversitesi 8(1) Afyon Kocatepe University FEN BİLİMLERİ DERGİSİ JOURNAL OF SCIENCE SOBEL İŞLECİ KULLANILARAK RENKLİ GÖRÜNTÜLERDE KENAR BULMA ÖZET Elif AYBAR Anadolu Üniversitesi, Porsuk
DetaylıGörüntü İşleme Teknikleri Kullanılarak Bir Ortamın İnsan Yoğunluğunun Hesaplanması
Görüntü İşleme Teknikleri Kullanılarak Bir Ortamın İnsan Yoğunluğunun Hesaplanması Calculating The People Density Of An Environment Using Image Processing Tecniques Fatih Ahmet ŞENEL 1, Sezai TOKAT 2 1
DetaylıÖğrenim Bilgisi. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü (2000) Uygulamalı İstatistik
Sema BEHDİOĞLU E-posta : sema.behdioglu@dpu.edu.tr Telefon : 0 (274) 265 20 31-2116 Öğrenim Bilgisi Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü (2000) Uygulamalı İstatistik Yüksek Anadolu
DetaylıAMAÇ Araçlardaki Kamera Sistemleri
SUNU PLANI AMAÇ OPEN CV GÖRÜNTÜ EŞİKLEME KENAR BULMA ŞEKİL BULMA GÖRÜNTÜ GENİŞLETME VE BOZMA GÖRÜNTÜ DOLDURMA AFFİNE DÖNÜŞÜMÜ PERSPEKTİF DÖNÜŞÜM KUŞ BAKIŞI GÖRÜNTÜ DÖNÜŞÜMÜ AMAÇ Araçlardaki Kamera Sistemleri
DetaylıUzaktan Algılama (3) Yrd. Doç. Dr. Özgür ZEYDAN Renk Teorileri
Uzaktan Algılama (3) Yrd. Doç. Dr. Özgür ZEYDAN http://cevre.beun.edu.tr/zeydan/ Renk Teorileri Eklemeli renk teorisi Çıkarmalı renk teorisi 1 RGB (Red Green - Blue) Kavramı Red Green - Blue RGB-Mixer
DetaylıT.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ EĞİTİM ÖĞRETİM YILI DERS KATALOĞU
T.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ - EĞİTİM ÖĞRETİM YILI DERS KATALOĞU Ders Kodu Bim Kodu Ders Adı Türkçe Ders Adı İngilizce Dersin Dönemi T Snf Açıl.Dönem P
DetaylıBölüm 3 Görüntü İşleme ile İlgili Temel Kavramlar
BLM429 Görüntü İşlemeye Giriş Bölüm 3 Görüntü İşleme ile İlgili Temel Kavramlar Dr. Öğr. Üyesi Caner ÖZCAN Those who wish to succeed must ask the right preliminary questions. (Başarmak isteyenler doğru
Detaylı2. Klasik Kümeler-Bulanık Kümeler
2. Klasik Kümeler-Bulanık Kümeler Klasik Küme Teorisi Klasik kümelerde bir nesnenin bir kümeye üye olması ve üye olmaması söz konusudur. Bu yaklaşıma göre istediğimiz özelliğe sahip olan bir birey, eleman
DetaylıTrafik Yoğunluk Harita Görüntülerinin Görüntü İşleme Yöntemleriyle İşlenmesi
Trafik Yoğunluk Harita Görüntülerinin Görüntü İşleme Yöntemleriyle İşlenmesi ISITES 2016 4 TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON INNOVATIVE TECHNOLOGIES IN ENGINEERING AND SCIENCE Dr. G. Çiğdem Çavdaroğlu ISITES,
DetaylıFATMA KANCA. Derece Alan Üniversite Yıl Doktora Matematik Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü Yüksek Lisans Matematik Kocaeli Üniversitesi 2004
FATMA KANCA EĞİTİM Derece Alan Üniversite Yıl Doktora Matematik Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü 2011 Yüksek Lisans Matematik Kocaeli 2004 Lisans Matematik Kocaeli 2001 AKADEMİK UNVANLAR Kurum/Kuruluş
DetaylıKimya Mühendisliğinde Uygulamalı Matematik
Fen Bilimleri Enstitüsü Kimya Mühendisliği Anabilim Dalı Kimya Mühendisliğinde Uygulamalı Matematik DERS BİLGİ FORMU DERS BİLGİLERİ Dersin Adı Kodu Yarıyıl Kimya Mühendisliğinde Uygulamalı Matematik T
DetaylıUzaysal Görüntü İyileştirme/Filtreleme. Doç. Dr. Fevzi Karslı fkarsli@ktu.edu.tr
Uasal Görüntü İileştirme/Filtreleme Doç. Dr. Fevi Karslı karsli@ktu.edu.tr İileştirme Herhangi bir ugulama için, görüntüü orijinalden daha ugun hale getirmek Ugunluğu her bir ugulama için sağlamak. Bir
DetaylıCCD KAMERA KULLANARAK SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME YOLUYLA GERÇEK ZAMANLI GÜVENLİK UYGULAMASI
CCD KAMERA KULLANARAK SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME YOLUYLA GERÇEK ZAMANLI GÜVENLİK UYGULAMASI Serhan COŞAR serhancosar@yahoo.com Oğuzhan URHAN urhano@kou.edu.tr M. Kemal GÜLLÜ kemalg@kou.edu.tr İşaret ve Görüntü
DetaylıDersi Alan Dersi Veren Dersin Optik Kod Dersin Adı Saat Öğr. Grubu Öğretim Üyesi Yeri
T. C. E. Ü. FEN FAKÜLTESİ MATEMATİK BÖLÜMÜ 2015-2016 Öğretim Yılı Güz Dönemi Haftalık Ders Programı İkinci Öğretim A. Fakülte İçinde "BÖLÜMÜMÜZ" Öğrencilerine Verdiğimiz Dersler I. YARIYIL 1104001062003
DetaylıUzaktan Algılama (3) Öğr. Gör. Dr. Özgür ZEYDAN http://cevre.beun.edu.tr/zeydan/ Renk Teorileri
Uzaktan Algılama (3) Öğr. Gör. Dr. Özgür ZEYDAN http://cevre.beun.edu.tr/zeydan/ Renk Teorileri Eklemeli renk teorisi Çıkarmalı renk teorisi 1 RGB (Red Green - Blue) Kavramı Red Green - Blue RGB-Mixer
DetaylıGüzide Miray PERİHANOĞLU 1, Ufuk ÖZERMAN 2, Dursun Zafer ŞEKER 3
1013 [936] DİJİTAL GÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNİKLERİ KULLANILARAK GÖRÜNTÜLERDEN DETAY ÇIKARIMI Güzide Miray PERİHANOĞLU 1, Ufuk ÖZERMAN 2, Dursun Zafer ŞEKER 3 1 Öğr. Gör., Yüzüncü Yıl Üniversitesi, Mülkiyet Koruma
Detaylı3.2. Raster Veriler. Satırlar. Sütunlar. Piksel/hücre büyüklüğü
3.2. Raster Veriler Satırlar Piksel/hücre büyüklüğü Sütunlar 1 Görüntü formatlı veriler Her piksel için gri değerleri kaydedilmiştir iki veya üç bant (RGB) çok sayıda bant Fotoğraf, uydu görüntüsü, ortofoto,
DetaylıPROJEM İSTANBUL ARAŞTIRMA PROJESİ BİLGİSAYARLI GÖRÜ VE SINIFLANDIRMA TEKNİKLERİYLE ARAZİ KULLANIMININ OTOMATİK OLARAK BULUNMASI
PROJEM İSTANBUL ARAŞTIRMA PROJESİ BİLGİSAYARLI GÖRÜ VE SINIFLANDIRMA TEKNİKLERİYLE ARAZİ KULLANIMININ OTOMATİK OLARAK BULUNMASI Proje Yüklenicisi: Yeditepe Üniversitesi Mühendislik ve Mimarlık Fakültesi
DetaylıUzaktan Algılama Teknolojileri
Uzaktan Algılama Teknolojileri Ders 8 Multispektral Görüntüleme ve Uygulamaları Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Multispektral Görüntüleme Her piksel için birkaç adet spektral kanalda ölçüm değeri
DetaylıFİLTRELEME YÖNTEMİ İLE DİGİTAL GÖRÜNTÜ ZENGİNLEŞTİRME VE ÖRNEK BİR YAZILIM. ÖzĢen ÇORUMLUOĞLU b , Selçuklu, Konya. GümüĢhane
FİLTRELEME YÖNTEMİ İLE DİGİTAL GÖRÜNTÜ ZENGİNLEŞTİRME VE ÖRNEK BİR YAZILIM Cihan ALTUNTAġ a*, ÖzĢen ÇORUMLUOĞLU b a Selçuk Üniversitesi, Mühendislik Mimarlık Fakültesi, Harita Mühendisliği Bölümü, 42075,
DetaylıANKARA ÜNİVERSİTESİ GAMA MESLEK YÜKSEKOULU
ANKARA ÜNİVERSİTESİ GAMA MESLEK YÜKSEKOULU BMT109 SAYISAL ELEKTRONİK Öğr.Gör.Uğur YEDEKÇİOğLU Boolean İfadesinden Sayısal Devrelerin Çizilmesi Örnek : D = B+AC ifadesini lojik kapıları kullanarak çiziniz.
DetaylıMustafa ŞENOL DANIŞMAN Yrd. Doç. Dr. Uğur FİDAN
C# İLE WEB KAMERADAN OPTİK FORM OKUMA YÜKSEK LİSANS Mustafa ŞENOL DANIŞMAN Yrd. Doç. Dr. Uğur FİDAN İNTERNET VE BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ YÖNETİMİ Haziran, 2014 Bu tez çalışması 13.Fen.Bil.56 numaralı proje
DetaylıELE 564 - Dijital Haberleşme 18:00 21:00 Dr. Mustafa Cenk Ertürk 18:00 21:00. MAK 543 - Finite Element Methods
All Graduate Programs Tüm Yüksek Lisans Dersleri BIL 505 - E-ticaret Dr. İzzet Gökhan Özbilgin BIL 562 - Karar Destek i Dr. İzzet Gökhan Özbilgin UCK 551 Aeroelastisite Dr. Levent Ünlüsoy MAK 543 - Finite
DetaylıDijital (Sayısal) Fotogrametri
Dijital (Sayısal) Fotogrametri Dijital fotogrametri, cisimlere ait iki boyutlu görüntü ortamından üç boyutlu bilgi sağlayan, sayısal resim veya görüntü ile çalışan fotogrametri bilimidir. Girdi olarak
DetaylıCurriculum Vitae. 06 September 1970, Kayseri, TURKEY. Phone : +90 352 4374901 / Ext.: 32204. : yuksel@erciyes.edu.tr
Curriculum Vitae Full Name: Date & Place of Birth: Dr. M. Emin YÜKSEL 06 September 1970, Kayseri, TURKEY. Office Contact: Dept. of Electronics Eng., Faculty of Engineering, Erciyes University, Kayseri,
DetaylıGörüntü Segmentasyonu (Bölütleme)
Görüntü Segmentasyonu (Bölütleme) Segmentasyon, görüntüyü aynı cinsten obje ve bölgelere ayırmaktır. 20 Aralık 2014 Cumartesi 1 Görüntü Segmentasyonu 20 Aralık 2014 Cumartesi 2 Gestalt kanunları Görüntü
DetaylıHafta 12 Morfolojik Görüntü İşleme
BLM429 Görüntü İşlemeye Giriş Hafta 12 Morfolojik Görüntü İşleme Yrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN Biçim ve özellik, yüz ve dudak.. Tıpkı kardeşim gibi büyüdüm.. Benzerliklerimiz sanki beni o yaptı.. Ve birimiz
DetaylıYrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ. BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF336 FOTOGRAMETRİ II DERSi NOTLARI
FOTOGRAMETRİ II FOTOGRAMETRİK DEĞERLENDİRME - TEK RESİM DEĞERLENDİRMESİ BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF336 FOTOGRAMETRİ II DERSi NOTLARI http://geomatik.beun.edu.tr/marangoz/
DetaylıÖZGEÇMİŞ. Derece Alan Üniversite Yıl. Makine Dinamiği A.B.D. Ferrara Üniversitesi / İtalya 2012
ÖZGEÇMİŞ 1. Adı Soyadı: Salih Seçkin Erol e-mail: sserol@kilis.edu.tr 2. Doğum Tarihi: 1976 3. Unvanı: Makine Mühendisliği Bilim Doktoru 4. Yabancı Dil: İngilizce (KPDS: 86,25 2012 İlkbahar) ; (IELTS-Akademik:
DetaylıUYDU GÖRÜNTÜLERİ VE SAYISAL UZAKTAN ALGILAMA
UYDU GÖRÜNTÜLERİ VE SAYISAL UZAKTAN ALGILAMA Son yıllarda teknolojinin gelişmesi ile birlikte; geniş alanlarda, kısa zaman aralıklarında ucuz ve hızlı sonuç alınabilen uzaktan algılama tekniğinin, yenilenebilir
Detaylıatak@yalovabahce.gov.tr /atakarif@gmail.com Ege Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bahçe Bitkileri Anabilim Dalı / 2010
KİŞİSEL BİLGİLER Adı Soyadı Dr. Arif ATAK Unvan Dr.Mühendis Telefon 0226 814 25 20 (1220) E-mail atak@yalovabahce.gov.tr /atakarif@gmail.com Doğum Tarihi - Yeri 15.11.1972 Aksaray Fotoğraf Doktora Üniversite
DetaylıADNAN MENDERES ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MATEMATİK ANABİLİM DALI MATEMATİK PROGRAMI DERS LİSTESİ
Ders List ADNAN MENDERES ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MATEMATİK ANABİLİM DALI MATEMATİK PROGRAMI DERS LİSTESİ 17.11.2016 Yüksek Lisans Dersleri Kod Ders Adı Ders Adı (EN) T U L K AKTS MTK501 Reel
DetaylıHafta 1 Sayısal Görüntü İşlemeye Giriş ve Temel Adımlar
BLM429 Görüntü İşlemeye Giriş Hafta 1 Sayısal Görüntü İşlemeye Giriş ve Temel Adımlar Yrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN Fall in love with the process, and the results will come. ~ Eric Thomas Derse Giriş Ders
DetaylıSOFTWARE ENGINEERS EDUCATION SOFTWARE REQUIREMENTS/ INSPECTION RESEARCH FINANCIAL INFORMATION SYSTEMS DISASTER MANAGEMENT INFORMATION SYSTEMS
SOFTWARE REQUIREMENTS/ INSPECTION SOFTWARE ENGINEERS EDUCATION RESEARCH FINANCIAL INFORMATION SYSTEMS DISASTER MANAGEMENT INFORMATION SYSTEMS SOFTWARE REQUIREMENTS/ INSPECTION Ö. Albayrak, J. C. Carver,
DetaylıCURRICULUM VITAE. Assistant Prof. Dr. Birim BALCI
CURRICULUM VITAE Assistant Prof. Dr. Birim BALCI 1- Name and Surname : Birim BALCI 2- Date of Birth : 28.07.1975 3- Department : Computer Engineering 4- Education: Degree Department University Year Bachelor
DetaylıKan Damarı Genişliği Değişiminin Ölçülmesinde Medikal Görüntü İşlemenin Uygulanması
Kan Damarı Genişliği Değişiminin Ölçülmesinde Medikal Görüntü İşlemenin Uygulanması Öğr. Gör. İsmail KAHRAMAN, Uzm. Vildan BAYRAM, Prof.Dr. Ertuğrul Ercan, Doç.Dr. Bahadır Kırılmaz Çanakkale 18 Mart Üniversitesi
DetaylıUZAKTAN ALGILAMA- UYGULAMA ALANLARI
UZAKTAN ALGILAMA- UYGULAMA ALANLARI Doç. Dr. Nebiye Musaoğlu nmusaoglu@ins.itu.edu.tr İTÜ İnşaat Fakültesi Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Bölümü Uzaktan Algılama Anabilim Dalı UZAKTAN ALGILAMA-TANIM
DetaylıULUSAL COĞRAFİ BILGİ SISTEMLERİ KONGRESİ 30 Ekim 02 Kasım 2007, KTÜ, Trabzon
ULUSAL COĞRAFİ BILGİ SISTEMLERİ KONGRESİ 30 Ekim 02 Kasım 2007, KTÜ, Trabzon Uydu Verilerinin Farklı Yöntemlerle Karılması ve Sonuçların Karşılaştırılması Öğr. Gör. Bora UĞURLU Prof. Dr. Hülya YILDIRIM
DetaylıAkademik Rapor Hazırlama ve Yazışma Teknikleri
Akademik Rapor Hazırlama ve Yazışma Teknikleri 6.DERS AKADEMİ K RAPORLARDA Ş EKİ L VE TABLO KULLANIMLARI Gündem Görsel temsil elemanları Grafikler Şekiller, diyagramlar Metinsel temsil elemanı Tablolar
DetaylıGENELLEŞTİRİLMİŞ FUZZY KOMŞULUK SİSTEMİ ÜZERİNE
ÖZEL EGE LİSESİ GENELLEŞTİRİLMİŞ FUZZY KOMŞULUK SİSTEMİ ÜZERİNE HAZIRLAYAN ÖĞRENCİ: Berk KORKUT DANIŞMAN ÖĞRETMEN: Gizem GÜNEL İZMİR 2013 İÇİNDEKİLER 1. PROJENİN AMACI 3.33 2. GİRİŞ... 3 3. YÖNTEM 3 4.
DetaylıVERİ ANALİZİ GÖRSEL SAYISAL SÖZEL
VERİ ANALİZİ VERİ ANALİZİ GÖRSEL SAYISAL SÖZEL GÖRSEL ANALİZ ARAÇLARI İKİ BOYUTLU GÖSTERİM GRAFİK RENK Koyuluk/açıklık; Renk kümeleri (soğuk; sıcak) ÇİZGİ Nitelik (sürekli; kesintili vb.) Kalınlık Alan
DetaylıDijital Fotogrametri
Dijital Fotogrametri 2016-2017, Bahar YY Fevzi Karslı (Prof. Dr.) Harita Mühendisliği Bölümü Mühendislik Fakültesi KTÜ 20 Mart 2017 Pazartesi Ders Planı ve İçeriği 1. Hafta Giriş, dersin kapsamı, kavramlar,
DetaylıYıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Bilgisayarla Görme. Final
Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bilgisayarla Görme Final Harris ve Moravec Köşe Belirleme Metotları Selçuk BAŞAK 08501008 Not: Ödevi hazırlamak için geliştirdiğim
Detaylı