Bilgisayar ne elde eder (görüntüden)? Dijital Görüntü İşleme Fevzi Karslı, KTÜ. 08 Ekim 2013 Salı 51

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Bilgisayar ne elde eder (görüntüden)? Dijital Görüntü İşleme Fevzi Karslı, KTÜ. 08 Ekim 2013 Salı 51"

Transkript

1 Bilgisayar ne elde eder (görüntüden)? 08 Ekim 2013 Salı 51

2 Zorluk 1: bakış açısı 2012, Selim Aksoy 08 Ekim 2013 Salı 52

3 Zorluk 2: aydınlatma 08 Ekim 2013 Salı 53

4 Zorluk 3: oklüzyon (ölü bölge oluşumu) 2012, Selim Aksoy Ekim 2013 Salı 54

5 Zorluk 4: ölçek 08 Ekim 2013 Salı 55

6 Zorluk 1: deformasyon 08 Ekim 2013 Salı 56

7 Zorluk 1: arkaplan karışıklığı 08 Ekim 2013 Salı 57

8 Tanıma (recognition) Renk (color), doku (texture), şekil (shape) ve hareket (motion) gibi işaretler tanıma için nasıl kullanılır? Resmin hangi bölgeleri birlikte tanınmalıdır? Detaylara odaklanmaksızın objeler nasıl tanınabilir? Bağımsız parametreli objeler nasıl tanınabilir? 08 Ekim 2013 Salı 58

9 Renk 08 Ekim 2013 Salı 59

10 Doku 08 Ekim 2013 Salı 60

11 Renk, doku ve yakınlık (proximity) 08 Ekim 2013 Salı 61

12 Segmentasyon (bölünme) Orjinal görüntüler Renk bölgeleri Doku bölgeleri Çizgi kümeleri 08 Ekim 2013 Salı 62

13 Segmentasyon 08 Ekim 2013 Salı 63

14 Şekil Tanınan objeler Model veritabanı 08 Ekim 2013 Salı 64

15 Belirleme/tespit 08 Ekim 2013 Salı 65

16 Belirleme/tespit 08 Ekim 2013 Salı 66

17 Belirleme/tespit 08 Ekim 2013 Salı 67

18 Tanıma 08 Ekim 2013 Salı 68

19 Parça/bölümler ve ilişkiler 08 Ekim 2013 Salı 69

20 İçerik 08 Ekim 2013 Salı 70

21 İçerik 08 Ekim 2013 Salı 71

22 İçerik 08 Ekim 2013 Salı 72

23 İçerik 2012, Selim Aksoy 08 Ekim 2013 Salı 73

24 Bilgisayarda görme aşamaları Alt-düzey görüntü görüntü Orta-düzey görüntü detaylar (features / attributes) Yüksek-düzey Görüntü analizi / görüntü anlama detaylar akla uygunlaştırma (making sense), tanıma 08 Ekim 2013 Salı 74

25 Düşük-düzey Keskinleştirme (sharpening) Bulanıklaştırma (blurring) 08 Ekim 2013 Salı 75

26 Düşük-düzey Canny orjinal görüntü Orta-düzey kenar görüntüsü Uzaysal Filtre kenar görüntüsü dairesel çizgi ve segmentler 08 Ekim 2013 Salı 76

27 Orta-düzey K-means kümeleme orjinal renkli görüntü bölge homojen renkli görüntü 08 Ekim 2013 Salı 77

28 Düşük-düzey den yüksek-düzeye düşük-düzey Kenar görüntüsü Orta-düzey Yüksek-düzey düzenli çizgi kümesi 08 Ekim 2013 Salı 78

29 Görüntü oluşumu 08 Ekim 2013 Salı 79

30 Görüntü oluşumu Işık kaynağı Projeksiyon merkezi Obje görüntüsü 08 Ekim 2013 Salı 80

31 Görüntü oluşumu Ayrık sensor dizileri üzerine projeksiyon dijital kamera 08 Ekim 2013 Salı 81

32 Görüntü oluşumu Ortalama renk kaydı Örneklenmiş görüntü 08 Ekim 2013 Salı 82

33 Görüntü oluşumu Sürekli renk, ayrık lokasyon Ayrık gerçek renkli görüntü 08 Ekim 2013 Salı 83

34 Dijital Görüntü oluşumu: Sayısallaştırma (Quantization) Ayrık renler (çıkış) Sürekli renkler (giriş) 08 Ekim 2013 Salı 84

35 Örnekleme ve Sayısallaştıma pixel grid Gerçek görüntü örnekleme sayısallaştırma Örneklenmiş & sayısallaşmış görüntü 08 Ekim 2013 Salı 85

36 Dijital Görüntü Renkli görüntü her pikselde 3 değere; gri düzeyli görüntü ise 1 değere sahiptir. Her bir grid (piksel, resim elemanı) tek bir renge sahiptir. 08 Ekim 2013 Salı 86

37 Renkli görüntü l l l l 3 farklı banttan oluşur. Her bir bant temel renkleri temsil eder (red, green, or blue, or cyan, magenta, or yellow) ve gri düzeylidir. 3 bant birleşimi renkli görüntüyü oluşturur. Her piksel 3 elemanlı renk vektörü üretir. 08 Ekim 2013 Salı 87

38 Nokta işleme operasyonları - gamma - brightness orjinal + brightness + gamma histogram mod - contrast orjinal + contrast histogram EQ 08 Ekim 2013 Salı 88

39 Renkli algılama/renk algısı 08 Ekim 2013 Salı 89

40 Renkli algılama/renk algısı luminance hue saturation beyin foto alıcılar Göz 3 tip foto alıcı görevi görür: RGB ye duyarlıdır. Beyin RGB yi ayrık parlaklık ve renk kanllarına dönüştürür (LHS). Luminace: parlaklık, Hue: renk, Saturation: doygunluk. 08 Ekim 2013 Salı 90

41 Yeniden örnekleme (resampling) nearest neighbor nearest neighbor 8 16 bicubic interpolation bicubic interpolation 08 Ekim 2013 Salı 91

42 Döndürme (rotation) Görüntü yürümesi. 08 Ekim 2013 Salı 92

43 Görüntü eğme (warping) 08 Ekim 2013 Salı 93

44 Uzaysal filtreleme blurred orjinal sharpened 08 Ekim 2013 Salı 94

45 Uzaysal filtreleme bandpass filter orjinal unsharp masking 08 Ekim 2013 Salı 95

46 Görüntü yürümesi regional vertical original zoom rotational 08 Ekim 2013 Salı 96

47 Gürültü giderme blurred image color noise color-only blur 08 Ekim 2013 Salı 97

48 Gürültü giderme blurred image color noise 5x5 Wiener filter 08 Ekim 2013 Salı 98

49 Tuz & Biber Gürültü + shot noise s&p noise - shot noise 08 Ekim 2013 Salı 99

50 Lineer olmayan filtre: Medyan original s&p noise median filter 08 Ekim 2013 Salı 100

51 Lineer olmayan filtre: Min ve Max + shot noise min filter maxmin filter 08 Ekim 2013 Salı 101

52 Lineer olmayan işleme: İkili Morfoloji L shaped SE O marks origin Foreground: white pixels Background: black pixels Cross-hatched pixels are indeterminate. 08 Ekim 2013 Salı 102

53 Lineer olmayan işleme original opened reconstructed 08 Ekim 2013 Salı 103

54 Görüntü birleştirme Prof. Peters in his home office. Needs a better shirt. 08 Ekim 2013 Salı 104

55 Görüntü birleştirme This shirt demands a monogram. 08 Ekim 2013 Salı 105

56 Görüntü birleştirme He needs some more color. 08 Ekim 2013 Salı 106

57 Görüntü birleştirme Nice. Now for the way he d wear his hair if he had any. 08 Ekim 2013 Salı 107

58 Görüntü birleştirme He can t stay in the office like this. 08 Ekim 2013 Salı 108

59 Görüntü birleştirme Where s a hepcat Daddy-O like this belong? 08 Ekim 2013 Salı 109

Dijital Görüntü İşleme Teknikleri

Dijital Görüntü İşleme Teknikleri Teknikleri Ders Notları, 2015 Doç. Dr. Fevzi Karslı Harita Mühendisliği Bölümü Mühendislik Fakültesi KTÜ 19 Ekim 2015 Pazartesi 1 Ders Planı ve İçeriği 1. Hafta Giriş, dersin kapsamı, temel kavramlar,

Detaylı

Dijital Görüntü İşleme Teknikleri

Dijital Görüntü İşleme Teknikleri Teknikleri Ders Notları, 2014 Doç. Dr. Fevzi Karslı Harita Mühendisliği Bölümü Mühendislik Fakültesi KTÜ 16 Ekim 2014 Perşembe 1 Ders Planı ve İçeriği 1. Hafta Giriş, dersin kapsamı, temel kavramlar, kaynaklar.

Detaylı

Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu

Digital 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

Detaylı

Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu

Digital 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

Detaylı

İLERİ GÖRÜNTÜ İŞLEME Ders-1

İLERİ GÖRÜNTÜ İŞLEME Ders-1 İLERİ GÖRÜNTÜ İŞLEME Ders- Elektromanyetik Spektrum Görünür Bölge 7 nm 4 nm Temel Kavramlar (Prof. Dr. Sarp ERTÜRK) 9/24/24 2 Hazırlayan: M. Kemal GÜLLÜ Sayısal İmge Gösterimi f x, y imgesi örneklendiğinde

Detaylı

Görüntü 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 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

Detaylı

Bilgisayarla Fotogrametrik Görme

Bilgisayarla Fotogrametrik Görme Bilgisayarla Fotogrametrik Görme Dijital Görüntü ve Özellikleri Yrd. Doç. Dr. Mustafa DİHKAN 1 Dijital görüntü ve özellikleri Siyah-beyaz resimler için değer elemanları 0-255 arasındadır. 256 farklı durum

Detaylı

GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 4 DÖNÜŞÜMLER UZAYSAL FİLTRELEME

GÖRÜNTÜ 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

Detaylı

Hafta 5 Uzamsal Filtreleme

Hafta 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

Detaylı

Uzaktan Algılama (3) Yrd. Doç. Dr. Özgür ZEYDAN Renk Teorileri

Uzaktan 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

Detaylı

DİJİTAL GÖRÜNTÜ İŞLEME

DİJİTAL GÖRÜNTÜ İŞLEME DİJİTAL GÖRÜNTÜ İŞLEME Prof. Dr. Oğuz Güngör Karadeniz Teknik Üniversitesi Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Bölümü 61080 Trabzon ogungor@ktu.edu.tr 1 Renk Nedir? 2 En basit anlamıyla renk maddelerden

Detaylı

Görüntü İşleme. Dijital Görüntü Tanımları. Dijital görüntü ise sayısal değerlerden oluşur.

Görüntü 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

Detaylı

Dijital (Sayısal) Fotogrametri

Dijital (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

Detaylı

Görüntü İyileştirme Teknikleri. Hafta-8

Görüntü İyileştirme Teknikleri. Hafta-8 Görüntü İyileştirme Teknikleri Hafta-8 1 Spektral İyileştirme PCA (Principal Component Analysis) Dönüşümü. Türkçesi Ana Bileşenler Dönüşümü Decorrelation Germe Tasseled Cap RGB den IHS ye dönüşüm IHS den

Detaylı

Bilgisayarla Görüye Giriş

Bilgisayarla Görüye Giriş Bilgisayarla Görüye Giriş Ders 5 Görüntü Süzgeçleme ve Gürültü Giderimi Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Motivasyon: Gürültü Giderimi Bir kamera ve sabit bir sahne için gürültüyü nasıl azaltabiliriz?

Detaylı

İkili (Binary) Görüntü Analizi

İkili (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)

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN 2014-2015 Öğretim Yılı Bahar Dönemi

Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN 2014-2015 Öğretim Yılı Bahar Dönemi Dijital Görüntü İşleme (JDF338) Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN 2014-2015 Öğretim Yılı Bahar Dönemi 1 Dijital görüntü işlemede temel kavramlar Sayısal Görüntü İşleme; bilgisayar yardımı ile raster verilerin

Detaylı

Bölüm 7 Renkli Görüntü İşleme

Bölüm 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

Detaylı

İkili (Binary) Görüntü Analizi

İkili (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)

Detaylı

Uzaktan 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 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

Detaylı

Uzaysal Görüntü İyileştirme/Filtreleme. Doç. Dr. Fevzi Karslı fkarsli@ktu.edu.tr

Uzaysal 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

Detaylı

Dijital (Sayısal) Fotogrametri

Dijital (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

Detaylı

MOD419 Görüntü İşleme

MOD419 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

Detaylı

Dijital (Sayısal) Fotogrametri

Dijital (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

Detaylı

Kameralar, sensörler ve sistemler

Kameralar, sensörler ve sistemler Dijital Fotogrametri Kameralar, sensörler ve sistemler Prof. Dr. Fevzi Karslı Harita Mühendisliği Bölümü, KTÜ fkarsli@ktu.edu.tr Analog Hava Kameraları Ana firmalar Zeiss, Wild ve Leica. Kullanılan bütün

Detaylı

Dijital Görüntü İşleme Teknikleri

Dijital 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.

Detaylı

Görüntü Segmentasyonu (Bölütleme)

Görüntü 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

Detaylı

Dijital Fotogrametri

Dijital 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,

Detaylı

BÖLÜM-II ERDAS IMAGINE TEMEL KISIM1: IMAGINE VIEWER 1

BÖLÜM-II ERDAS IMAGINE TEMEL KISIM1: IMAGINE VIEWER 1 BÖLÜM-II ERDAS IMAGINE TEMEL KISIM1: IMAGINE VIEWER 1 KISIM 1 ERDAS IMAGINE VIEWER KULLANIMI KISIM1: IMAGINE VIEWER 2 GİRİŞ TERMİNOLOJİ GÖRÜNTÜ NEDİR? UZAKTAN ALGILAMA GÖRÜNTÜLERİN GÖRÜNÜŞÜ GEOMETRİK DÜZELTME

Detaylı

GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 2 SAYISAL GÖRÜNTÜ TEMELLERİ

GÖRÜNTÜ 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

Detaylı

Uzaktan Algılama Teknolojileri

Uzaktan 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

Detaylı

TMMOB 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 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

Detaylı

Rasterize işlemi: Aynı işlem shapeler için de geçerlidir.

Rasterize işlemi: Aynı işlem shapeler için de geçerlidir. Rasterize işlemi: Type katmanında silgi, fırça, gradient vs. kullanılmaz. Kullanılması için rasterize işlemini yapmak gerekir. Katmana sağ tıklanarak Rasterize type tıklanır ve type katmanı normal katmana

Detaylı

Görüntü Segmentasyonu (Bölütleme) Dijital Görüntü İşleme Fevzi Karslı, KTÜ Segmentasyon, görüntüyü aynı cinsten obje ve bölgelere ayırmaktır.

Görüntü Segmentasyonu (Bölütleme) Dijital Görüntü İşleme Fevzi Karslı, KTÜ Segmentasyon, görüntüyü aynı cinsten obje ve bölgelere ayırmaktır. Görüntü Segmentasyonu (Bölütleme) Segmentasyon, görüntüyü aynı cinsten obje ve bölgelere ayırmaktır. 16 Ocak 2014 Perşembe 1 Görüntü Segmentasyonu 16 Ocak 2014 Perşembe 2 Görüntüden Objelere Bir objeyi

Detaylı

KISIM 3 GÖRÜNTÜ HARİTALARINI OLUŞTURMA KISIM 3: GÖRÜNTÜ HARİTALARI 1

KISIM 3 GÖRÜNTÜ HARİTALARINI OLUŞTURMA KISIM 3: GÖRÜNTÜ HARİTALARI 1 KISIM 3 GÖRÜNTÜ HARİTALARINI OLUŞTURMA KISIM 3: GÖRÜNTÜ HARİTALARI 1 HARİTALARI OLUŞTURMA Harita üretimi için doğru veriye gereksinim bulunmaktadır Taranmış haritalar Hava fotoğrafları Çok bantlı görüntüler

Detaylı

GÖRÜNTÜ İŞLEME - (6.Hafta) GÖRÜNTÜ NETLEŞTİRME ALGORİTMALARI

GÖRÜNTÜ İŞLEME - (6.Hafta) GÖRÜNTÜ NETLEŞTİRME ALGORİTMALARI GÖRÜNTÜ İŞLEME - (6.Hafta) GÖRÜNTÜ NETLEŞTİRME ALGORİTMALARI NETLEŞTİRME/KESKİNLEŞTİRME FİLTRESİ (Sharpening Filter) Bu algoritma orjinal görüntüden, görüntünü yumuşatılmış halini çıkararak belirgin kenarların

Detaylı

Bölüm 6 Görüntü Onarma ve Geriçatma

Bölüm 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

Detaylı

HİSTOLOJİK DOKU KESİTİ GÖRÜNTÜLERİNDE REFERANS DOKUYA DAYALI NORMALİZASYON

HİSTOLOJİK DOKU KESİTİ GÖRÜNTÜLERİNDE REFERANS DOKUYA DAYALI NORMALİZASYON HİSTOLOJİK DOKU KESİTİ GÖRÜNTÜLERİNDE REFERANS DOKUYA DAYALI NORMALİZASYON *Selen Seyrek **Mustafa Şakar *Sülen Sarıoğlu Dokuz Eylül Üniversitesi Patoloji ABD* ve Meslek Yüksek Okulu Teknik Programlar

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN (Grup B) Öğretim Yılı Güz Dönemi

Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN (Grup B) Öğretim Yılı Güz Dönemi Uzaktan Algılama (JDF439) Hiperspektral ve termal bantlı uydular Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN (Grup B) 2016-2017 Öğretim Yılı Güz Dönemi 1 3 4 5 SPOT 6 6 Geçen ders: Mikrodalga algılama sistemleri Gündüz

Detaylı

Görüntü İyileştirme Teknikleri. Hafta-6

Görüntü İyileştirme Teknikleri. Hafta-6 Görüntü İyileştirme Teknikleri Hafta-6 Doç. Dr. Oğuz Güngör Karadeniz Teknik Üniversitesi Harita Mühendisliği Bölümü 618 Trabzon ogungor@ktu.edu.tr 1 İndisler Görüntü İyileştirme Teknikleri Radyometrik

Detaylı

AMAÇ Araçlardaki Kamera Sistemleri

AMAÇ 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

Detaylı

geometrik şekillerin birleşmesinden meydana gelen karmaşık yapılardır. Not: Bütün karmaşık grafikler basit şekillerin birleşmesinden oluşur.

geometrik şekillerin birleşmesinden meydana gelen karmaşık yapılardır. Not: Bütün karmaşık grafikler basit şekillerin birleşmesinden oluşur. Grafik: En küçük birim olan noktaların bir araya gelmesiyle oluşan, basit geometrik şekillerin birleşmesinden meydana gelen karmaşık yapılardır. Not: Bütün karmaşık grafikler basit şekillerin birleşmesinden

Detaylı

Gama ışını görüntüleme: X ışını görüntüleme:

Gama ışını görüntüleme: X ışını görüntüleme: Elektronik ve Hab. Müh. Giriş Dersi Görüntü İşleme Yrd. Doç. Dr. M. Kemal GÜLLÜ Uygulama Alanları Gama ışını görüntüleme: X ışını görüntüleme: Uygulama Alanları Mor ötesi bandı görüntüleme: Görünür ve

Detaylı

Görüntü İşleme Dersi Ders-8 Notları

Görüntü İşleme Dersi Ders-8 Notları Görüntü İşleme Dersi Ders-8 Notları GRİ SEVİYE DÖNÜŞÜMLERİ Herhangi bir görüntü işleme operasyonu, görüntüdeki pikselin gri seviye değerlerini dönüştürme işlemidir. Ancak, görüntü işleme operasyonları;

Detaylı

FLIR GÖRÜNTÜLERİNDE HEDEF TESPİTİ

FLIR GÖRÜNTÜLERİNDE HEDEF TESPİTİ FLIR GÖRÜNTÜLERİNDE HEDEF TESPİTİ Oğuzhan DAĞ 1, Hakan ERTEM 2, Nursel AKÇAM 3 1,3 Elektronik Mühendisliği Bölümü, Gazi Üniversitesi, Ankara 2 Simülasyon ve Eğitim Sistemleri Grup Başkanlığı Havelsan A.Ş.,

Detaylı

Güzide Miray PERİHANOĞLU 1, Ufuk ÖZERMAN 2, Dursun Zafer ŞEKER 3

Güzide 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

Detaylı

Dijital Kameralar (Airborne Digital Cameras)

Dijital Kameralar (Airborne Digital Cameras) Dijital Kameralar (Airborne Digital Cameras) Klasik fotogrametrik görüntü alımındaki değişim, dijital kameraların gelişimi ile sağlanmaktadır. Dijital görüntü, analog görüntü ile kıyaslandığında önemli

Detaylı

Görüntü İşleme Ders-7 AND, NAND. % bir görüntüde küçük bir alanın kesilip çıkartılması. >> y=imread('headquarters-2and.jpg');

Görüntü İşleme Ders-7 AND, NAND. % bir görüntüde küçük bir alanın kesilip çıkartılması. >> y=imread('headquarters-2and.jpg'); Görüntü İşleme Ders-7 AND, NAND % bir görüntüde küçük bir alanın kesilip çıkartılması. >> x=imread('headquarters-2.jpg'); >> y=imread('headquarters-2and.jpg'); >> x=rgb2gray(x); >> y=rgb2gray(y); >> imshow(y)

Detaylı

ULUSAL COĞRAFİ BILGİ SISTEMLERİ KONGRESİ 30 Ekim 02 Kasım 2007, KTÜ, Trabzon

ULUSAL 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

Detaylı

Yukarıdaki program çalıştırıldığında aşağıdaki sonucu elde ederiz.

Yukarıdaki program çalıştırıldığında aşağıdaki sonucu elde ederiz. HIZLI ÇALIŞAN ve AZ HAFIZA KULLANAN MATLAB PROGRAMI YAZMA: Matlab programlarında eğer döngüler kullanılıyor bunların içlerindeki komutların yapılması belirli bir süre alır. Matlab programlarının hızını

Detaylı

GÖRÜNTÜ İŞLEME UYGULAMALARI. Arş. Gör. Dr. Nergis TURAL POLAT

GÖRÜNTÜ İŞLEME UYGULAMALARI. Arş. Gör. Dr. Nergis TURAL POLAT GÖRÜNTÜ İŞLEME UYGULAMALARI Arş. Gör. Dr. Nergis TURAL POLAT İçerik Görüntü işleme nedir, amacı nedir, kullanım alanları nelerdir? Temel kavramlar Uzaysal frekanslar Örnekleme (Sampling) Aynalama (Aliasing)

Detaylı

ANALOG VİDEO TEMELLERİ

ANALOG VİDEO TEMELLERİ ANALOG VİDEO TEMELLERİ Video sinyali; bir görüntünün kamera vasıtası ile elektriksel hale dönüştürülmesiyle oluşan sinyaldir.video sinyali ilk zamanlarda renksiz (siyah/beyaz) olarak iafade edilebilmiş

Detaylı

TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ

TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ FOTOĞRAF/GÖRÜNTÜ KAVRAMI VE ÖZELLİKLERİ BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF345 TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ DERSİ NOTLARI http://geomatik.beun.edu.tr/marangoz/ İÇERİK

Detaylı

Tester UAK-1 S RENK ANALİZLERİ TEST SONUÇLARI

Tester UAK-1 S RENK ANALİZLERİ TEST SONUÇLARI Itru Fibre Tester RENK ANALİZLERİ TEST SONUÇLARI 1992-2007 Itru Group Ltd Renk Analiz Test Sonuçları 2 1- Ham Bez Renk Analizleri 200 pixel per inchten 9600 pixel per inche kadar taranan bezlerin 1024*800

Detaylı

Doç. Dr. Harun KESENKAŞ Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Süt Teknolojisi Bölümü

Doç. Dr. Harun KESENKAŞ Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Süt Teknolojisi Bölümü Doç. Dr. Harun KESENKAŞ Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Süt Teknolojisi Bölümü İnovasyon Ne Demektir? Latince innovare kökünden türetilmiş yeni ve değişik bir şey yapmak anlamına gelen bir terimdir.

Detaylı

GÖRÜNTÜ İŞLEME - (5.Hafta)

GÖRÜNTÜ İŞLEME - (5.Hafta) GÖRÜNTÜ İŞLEME - (5.Hafta) RESİM YUMUŞATMA (BULANIKLAŞTIRMA-BLURRING) FİLTRELERİ Görüntü işlemede, filtreler görüntüyü yumuşatmak yada kenarları belirginleştirmek için dijital filtreler kullanılır. Bu

Detaylı

GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 1 1.GİRİŞ

GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 1 1.GİRİŞ GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 1 1.GİRİŞ GÖRÜNTÜ İŞLEME Hafta Hafta 1 Hafta 2 Hafta 3 Hafta 4 Hafta 5 Hafta 6 Hafta 7 Hafta 8 Hafta 9 Hafta 10 Hafta 11 Hafta 12 Hafta 13 Hafta 14 Konu Giriş Digital Görüntü Temelleri-1

Detaylı

BLG325.1 SINYAL ISLEME DERSİ BİLGİ PAKETİ. Haftalık Ders Planı

BLG325.1 SINYAL ISLEME DERSİ BİLGİ PAKETİ. Haftalık Ders Planı Düzey : Lisans Ders Kodu : BLG325.1 Ders Adı : SINYAL ISLEME BLG325.1 SINYAL ISLEME DERSİ BİLGİ PAKETİ lık Ders Planı 1 : İşaret ve sistem tanımı, ayrık zamanlı ve sürekli zamanlı sistemler, ayrık değerli

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi

Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi Dijital Görüntü İşleme (JDF338) Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN 2014-2015 Öğretim Yılı Bahar Dönemi 1 Ön İşleme-Radyometrik Düzeltme Atmosferik Düzeltme Atmosferik etkilerin giderilmesinde kullanılan radyometrik

Detaylı

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. 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

Detaylı

Bilgisayarla Görüye Giriş

Bilgisayarla Görüye Giriş Bilgisayarla Görüye Giriş Ders 12 Video, Optik Akış ve Takip Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Video Video, farklı zamanlarda alınan çerçeveler dizisidir Videolar, iki boyut uzamsal, üçüncü boyut zaman

Detaylı

Harita - Fotoğraf. Merkezi İzdüşüm. Ortogonal İzdüşüm. Fotogrametri I Fevzi Karslı, KTÜ. 7 Mart 2015 Cumartesi 1

Harita - Fotoğraf. Merkezi İzdüşüm. Ortogonal İzdüşüm. Fotogrametri I Fevzi Karslı, KTÜ. 7 Mart 2015 Cumartesi 1 Harita - Fotoğraf Merkezi İzdüşüm Ortogonal İzdüşüm 7 Mart 2015 Cumartesi 1 Harita - Fotoğraf 7 Mart 2015 Cumartesi 2 Harita - Fotoğraf 7 Mart 2015 Cumartesi 3 Harita - Fotoğraf 7 Mart 2015 Cumartesi 4

Detaylı

Kümeler arası. Küme içi. uzaklıklar. maksimize edilir. minimize edilir

Kümeler arası. Küme içi. uzaklıklar. maksimize edilir. minimize edilir Kümeleme Analizi: Temel Kavramlar ve Algoritmalar Kümeleme Analizi Nedir? Her biri bir dizi öznitelik ile, veri noktalarının bir kümesi ve noktalar arasındaki benzerliği ölçen bir benzerlik ölçümü verilmiş

Detaylı

Eyüp Ersan SÜLÜN Photoshop CS4 Kullanım Kursu ADOBE PHOTOSHOP KATMAN HARMANLAMA (KARIŞTIRMA) MODLARI

Eyüp Ersan SÜLÜN Photoshop CS4 Kullanım Kursu ADOBE PHOTOSHOP KATMAN HARMANLAMA (KARIŞTIRMA) MODLARI Eyüp Ersan SÜLÜN Photoshop CS4 Kullanım Kursu ADOBE PHOTOSHOP KATMAN HARMANLAMA (KARIŞTIRMA) MODLARI Photoshop ile çalışırken, katmanlar üzerinde kullanılan nesneleri ve renkleri bir biri ile karıştırarak

Detaylı

Trafik Yoğunluk Harita Görüntülerinin Görüntü İşleme Yöntemleriyle İşlenmesi

Trafik 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,

Detaylı

Bilgisayarla Görüye Giriş

Bilgisayarla 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.

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi

Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi Dijital Görüntü İşleme (JDF338) Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN 2015-2016 Öğretim Yılı Bahar Dönemi 1 Ön İşleme-Radyometrik Düzeltme Atmosferik Düzeltme Atmosferik etkilerin giderilmesinde kullanılan radyometrik

Detaylı

MMT 106 Teknik Fotoğrafçılık 3 Digital Görüntüleme

MMT 106 Teknik Fotoğrafçılık 3 Digital Görüntüleme MMT 106 Teknik Fotoğrafçılık 3 Digital Görüntüleme 2010-2011 Bahar Yarıyılı Ar. Gör. Dr. Ersoy Erişir 1 Konvansiyonel Görüntüleme (Fotografi) 2 Görüntü Tasarımı 3 Digital Görüntüleme 3.1 Renkler 3.2.1

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi

Yrd. 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

Detaylı

Uydu Görüntülerinin. Rektifikasyon ve Registrasyonu. Hafta - 5

Uydu Görüntülerinin. Rektifikasyon ve Registrasyonu. Hafta - 5 Uydu Görüntülerinin Rektifikasyon ve Registrasyonu Hafta - 5 1 Rektifikasyon Uydulardan veya uçaklardan elde edilen ham uzaktan algılama görüntüleri Dünya nın düzensiz yüzeyinin temsilidir. Nispeten dümdüz

Detaylı

NEIGHBOURHOOD PROCESSING (KOMŞULUK İLİŞKİLİ İŞLEMLERİ- BÖLGESEL İŞLEMLER-UZAYSAL FİLTRELEME) BMÜ-357 Sayısal Görüntü İşleme Yrd. Doç. Dr.

NEIGHBOURHOOD PROCESSING (KOMŞULUK İLİŞKİLİ İŞLEMLERİ- BÖLGESEL İŞLEMLER-UZAYSAL FİLTRELEME) BMÜ-357 Sayısal Görüntü İşleme Yrd. Doç. Dr. NEIGHBOURHOOD PROCESSING (KOMŞULUK İLİŞKİLİ İŞLEMLERİ- BÖLGESEL İŞLEMLER-UZAYSAL FİLTRELEME) BMÜ-357 Sayısal Görüntü İşleme Yrd. Doç. Dr. İlhan AYDIN 1 KOMŞULUK İLİŞKİLİ İŞLEMLER (UZAYSAL FİLİTRELER) Noktasal

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi

Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi Dijital Görüntü İşleme (JDF338) Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN 2016-2017 Öğretim Yılı Bahar Dönemi 1 Ana bileşenler dönüşümü 2 Yöntem, minimum korelasyonlu bilgileri sıkıştırarak veri grubu hakkında maksimum

Detaylı

Bölüm 4 Yoğunluk Dönüşümleri ve Histogram İşleme

Bölüm 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

Detaylı

BİYOMETRİK İRİS SINIFLANDIRMA SİSTEMLERİ

BİYOMETRİK 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

Detaylı

Gri Seviye Dönüşümleri ve Uzaysal Filtreleme. BMÜ-357 Sayısal Görüntü İşleme Yrd. Doç. Dr. İlhan AYDIN

Gri Seviye Dönüşümleri ve Uzaysal Filtreleme. BMÜ-357 Sayısal Görüntü İşleme Yrd. Doç. Dr. İlhan AYDIN Gri Seviye Dönüşümleri ve Uzaysal Filtreleme BMÜ-357 Sayısal Görüntü İşleme Yrd. Doç. Dr. İlhan AYDIN GRİ SEVİYE DÖNÜŞÜMLERİ Herhangi bir görüntü işleme operasyonu, görüntüdeki pikselin gri seviye değerlerini

Detaylı

TDBB KURUM KİMLİĞİ KILAVUZU

TDBB KURUM KİMLİĞİ KILAVUZU Bilgi TDBB Kurum Kimli i K lavuzu nda bulunan standartlar n d ş nda yard m ve bilgi almak için, aşa da bulunan Tan t m ve Medya Başkanl n n iletişim numaralar n arayabilirsiniz. TDBB Tan t m ve Medya Başkanl

Detaylı

PLÉİADES-1A GÖRÜNTÜLERİNİN GERÇEK GEOMETRİK ÇÖZÜNÜRLÜĞÜNÜN VE RADYOMETRİK KALİTESİNİN BELİRLENMESİ

PLÉİADES-1A GÖRÜNTÜLERİNİN GERÇEK GEOMETRİK ÇÖZÜNÜRLÜĞÜNÜN VE RADYOMETRİK KALİTESİNİN BELİRLENMESİ PLÉİADES-1A GÖRÜNTÜLERİNİN GERÇEK GEOMETRİK ÇÖZÜNÜRLÜĞÜNÜN VE RADYOMETRİK KALİTESİNİN BELİRLENMESİ Ali CAM 1, Hüseyin TOPAN 2, Mustafa ÖZENDİ 3, Murat ORUÇ 4 1 Müh., Bülent Ecevit Üniversitesi, Geomatik

Detaylı

YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ UYDU GÖRÜNTÜLERİNDE GEOMETRİK DÜZELTMENİN SINIFLANDIRMA SONUÇLARINA ETKİSİ

YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ UYDU GÖRÜNTÜLERİNDE GEOMETRİK DÜZELTMENİN SINIFLANDIRMA SONUÇLARINA ETKİSİ YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ UYDU GÖRÜNTÜLERİNDE GEOMETRİK DÜZELTMENİN SINIFLANDIRMA SONUÇLARINA ETKİSİ E. Ayhan 1,G. Atay 1, O. Erden 1 1 Karadeniz Teknik Üniversitesi Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Bölümü,

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi

Yrd. 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

Detaylı

Bilgisayarla Görüye Giriş

Bilgisayarla Görüye Giriş Bilgisayarla Görüye Giriş Ders 10 Nesne / Yüz Tespiti ve Tanıma Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Nesne Tespiti Belirli bir nesnenin sahne içindeki konumunun tespitidir Tespit edilecek nesne önceden

Detaylı

GÖRÜNTÜ İŞLEME - (8.Hafta) RESMİ ALT BÖLGELERE AYIRMA

GÖRÜNTÜ İŞLEME - (8.Hafta) RESMİ ALT BÖLGELERE AYIRMA GÖRÜNTÜ İŞLEME - (8.Hafta) RESMİ ALT BÖLGELERE AYIRMA BAĞLANTILI BİLEŞEN ETİKETLEME (Çift Geçiş Metodu) Bir resim üzerindeki aynı renk koduna sahip bölgelerin ortaya çıkarılması, birbirinden ayrılması

Detaylı

RENK BİLEŞENLERİ YARDIMIYLA HAREKETLİ HEDEFLERİN GERÇEK ZAMANLI TESPİTİ

RENK BİLEŞENLERİ YARDIMIYLA HAREKETLİ HEDEFLERİN GERÇEK ZAMANLI TESPİTİ Journal of Naval Science and Engineering 2009, Vol 5, No2, pp 89-97 RENK BİLEŞENLERİ YARDIMIYLA HAREKETLİ HEDEFLERİN GERÇEK ZAMANLI TESPİTİ Öğr Kd Bnb Mustafa Yağımlı Elektrik/Elektronik Mühendisliği Bölümü,

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi

Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi Dijital Görüntü İşleme (JDF338) Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN 2014-2015 Öğretim Yılı Bahar Dönemi 1 Ana bileşenler dönüşümü 2 Yöntem, minimum korelasyonlu bilgileri sıkıştırarak veri grubu hakkında maksimum

Detaylı

Yüksek Çözünürlüklü Uydu Görüntüleri için Pankromatik Keskinleştirme Yöntemi

Yüksek Çözünürlüklü Uydu Görüntüleri için Pankromatik Keskinleştirme Yöntemi Yüksek Çözünürlüklü Uydu Görüntüleri için Pankromatik Keskinleştirme Yöntemi Selçuk SÜMENGEN (a), Çağlar ŞENARAS (a), Ahmet ERDEM (a) (a) HAVELSAN AŞ., 06531, Ankara, ssumengen@havelsan.com.tr csenaras@havelsan.com.tr

Detaylı

AKÜ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

AKÜ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ GÖRÜNTÜ İŞLEME DERS-8 YARDIMCI NOTLARI -2018 Gri Seviye Dönüşümleri Herhangi bir görüntü işleme operasyonu, görüntüdeki pikselin gri seviye değerlerini dönüştürme işlemidir. Ancak, görüntü işleme operasyonları;

Detaylı

İHA GÖRÜNTÜLERİNDEN ELDE EDİLEN OBJE ÖZNİTELİKLERİNİN DOĞRULUK DEĞERLENDİRMESİ ACCURACY ASSESSMENT OF UAV-DERIVED OBJECT ATTRIBUTES

İHA GÖRÜNTÜLERİNDEN ELDE EDİLEN OBJE ÖZNİTELİKLERİNİN DOĞRULUK DEĞERLENDİRMESİ ACCURACY ASSESSMENT OF UAV-DERIVED OBJECT ATTRIBUTES İHA GÖRÜNTÜLERİNDEN ELDE EDİLEN OBJE ÖZNİTELİKLERİNİN DOĞRULUK DEĞERLENDİRMESİ O. ÖZCAN 1, B. BİLGİLİOĞLU 2, S. AKAY 3, N. MUSAOĞLU 2 1 İstanbul Teknik Üniversitesi, Avrasya Yer Bilimleri Enstitüsü, İstanbul,

Detaylı

T.C. NAMIK KEMAL ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ

T.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.

Detaylı

Hafta 4 Yoğunluk Dönüşümleri ve Histogram İşleme

Hafta 4 Yoğunluk Dönüşümleri ve Histogram İşleme BLM429 Görüntü İşlemeye Giriş Hafta 4 Yoğunluk Dönüşümleri ve Histogram İşleme Yrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN It makes all the difference whether one sees darkness through the light or brightness through the

Detaylı

Bilgisayarla Görüye Giriş

Bilgisayarla Görüye Giriş Bilgisayarla Görüye Giriş Ders 7 SIFT ve Öznitelik Eşleme Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Panorama Oluşturma Görüntü mozaikleme, panorama oluşturma gibi tüm uygulamalar için öncelikle ilgili görüntülerin

Detaylı

Uyum, özen, düzenlilik ve temizlik

Uyum, özen, düzenlilik ve temizlik Uyum, özen, düzenlilik ve temizlik Eskiden gereken meziyetlerdir. Bununla birlikte, bunun tek nedeni PISA nın öğrenci ve öğretmenlere benzer şekilde medyanın kullanım biçimlerindeki değişikliklere maruz

Detaylı

Uzaktan algılamada uydu görüntülerine uygulanan işlemler

Uzaktan algılamada uydu görüntülerine uygulanan işlemler Uzaktan algılamada uydu görüntülerine uygulanan işlemler Uzaktan algılama görüntülerine uygulanan işlemler genel olarak; 1. Görüntü ön işleme (Düzeltme) 2. Görüntü İşleme olarak ele alınabilir. GÖRÜNTÜ

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN

Yrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN Yrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN Grafik Programlama Bilgisayar kullanılırken monitörlerde iki tür ekran moduyla karşılaşılır. Bu ekran modları Text modu ve Grafik modu dur. Text modunda ekran 25 satır ve 80 sütundan

Detaylı

Fırat Üniversitesi DENEY NO: 7 GÖRÜNTÜ İŞLEME UYGULAMALARI 1. GİRİŞ

Fırat Üniversitesi DENEY NO: 7 GÖRÜNTÜ İŞLEME UYGULAMALARI 1. GİRİŞ Fırat Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği BMÜ-431 Bilgisayar Sistemleri Laboratuvarı DENEY NO: 7 GÖRÜNTÜ İŞLEME UYGULAMALARI 1. GİRİŞ Elde edilen görüntünün bilgisayara aktarılıp üzerinde herhangi bir

Detaylı

Emrah Kurtoğlu Gamze Dinçar Liva Gizem Göze Ali Kadir Ulu

Emrah Kurtoğlu Gamze Dinçar Liva Gizem Göze Ali Kadir Ulu 1302120002 1302130068 1302150039 1302150049 Emrah Kurtoğlu Gamze Dinçar Liva Gizem Göze Ali Kadir Ulu 17.10.2016 SPEKTRAL İMGELER Bir malzeme için yansıyan, yutulan veya iletilen ışınım miktarları dalga

Detaylı

5 İki Boyutlu Algılayıcılar

5 İki Boyutlu Algılayıcılar 65 5 İki Boyutlu Algılayıcılar 5.1 CCD Satır Kameralar Ölçülecek büyüklük, örneğin bir telin çapı, objeye uygun bir projeksiyon ile CCD satırının ışığa duyarlı elemanı üzerine düşürülerek ölçüm yapılır.

Detaylı

İMGE İŞLEME Ders-2. İmge Dosya Tipleri ve Temel İşlemler. Dersin web sayfası: http://mf.kou.edu.tr/elohab/kemalg/imge_web/odev.htm

İMGE İŞLEME Ders-2. İmge Dosya Tipleri ve Temel İşlemler. Dersin web sayfası: http://mf.kou.edu.tr/elohab/kemalg/imge_web/odev.htm İMGE İŞLEME Ders-2 İmge Dosya Tipleri ve Temel İşlemler (Yrd. Doç. Dr. M. Kemal GÜLLÜ) Dersin web sayfası: http://mf.kou.edu.tr/elohab/kemalg/imge_web/odev.htm Hazırlayan: M. Kemal GÜLLÜ MATLAB temel bilgiler

Detaylı

İMGE İŞLEME Ders-2. İmgeler, Dosya Tipleri ve Temel İşlemler. (Prof. Dr. Sarp ERTÜRK)

İMGE İŞLEME Ders-2. İmgeler, Dosya Tipleri ve Temel İşlemler. (Prof. Dr. Sarp ERTÜRK) İMGE İŞLEME Ders-2 İmgeler, Dosya Tipleri ve Temel İşlemler (Prof. Dr. Sarp ERTÜRK) Görüntüleme 29 Eylül 2013 2 Video 29 Eylül 2013 3 Video İşaretlerinin İletimi 29 Eylül 2013 4 Tarama 29 Eylül 2013 5

Detaylı

3.2. Raster Veriler. Satırlar. Sütunlar. Piksel/hücre büyüklüğü

3.2. 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,

Detaylı

Metadata Tanımı. Bilgi hakkında bilgi Bilgisayarların yorumlayabileceği ve kullanabileceği standart, yapısal bilgi BBY 220

Metadata Tanımı. Bilgi hakkında bilgi Bilgisayarların yorumlayabileceği ve kullanabileceği standart, yapısal bilgi BBY 220 Metadata Tanımı Bilgi hakkında bilgi Bilgisayarların yorumlayabileceği ve kullanabileceği standart, yapısal bilgi BBY 220 Metadata Ne Değildir? Standart numaralar (ISBN, ISSN, SICI, DOI, vd.) BBY 220 Metadata

Detaylı

Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Bilgisayarla Görme. Proje

Yıldız 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

Detaylı