Bilgisayarla Görüye Giriş
|
|
- Müge Adanır
- 6 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Bilgisayarla Görüye Giriş Ders 6 Kenar, Köşe, Yuvarlak Tespiti Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr
2 KENAR TESPİTİ
3 Kenar Tespiti Amaç: Görüntüdeki ani değişimleri / kesintileri algılamak Şekil bilgisi elde etmek
4 Kenar Tespiti Kenarlar birçok farklı nedenler sonucu oluşabilmektedir: Yüzey normal devamsızlığı Derinlik devamsızlığı Yüzey renk devamsızlığı Işıklılık devamsızlığı
5 Görüntü Gradyanı Gradyan, ışıklılıktaki en hızlı değişim olan yönü gösterir Gradyan yönü: Gradyan genliği kenarın gücünü belirler:
6 Fark ve Evrişim İki boyutlu bir f(x,y) fonksiyonu için: f x lim f x, y 0 f x,y Yakınsama ile: (Evrişim) f x f x n1,y f x n, y x -1 1
7 Sonlu Fark Süzgeçleri
8 Sonlu (Finite) Fark Filtreleri
9 Gürültünün Kenarlara Etkileri Işıklılık Birinci Türev İkinci Türev Gürültüsüz σ = 0.1 Gauss gürültülü σ = 1 Gauss gürültülü σ = 10 Gauss gürültülü
10 Gürültünün Kenarlara Etkileri Sonlu fark süzgeçleri gürültüden etkilenmektedir Gürültü sonucu pikseller komşu piksellerinden farklılaşmaktadır Gerçek kenarı ayırt etmek zorlaşmaktadır Yapılması gereken? Görüntü yumuşatılarak pikseller komşularına daha benzer hale getirilebilir Ancak bu durumda da kenarlar zayıflar ve genişler
11 Gürültünün Kenarlara Etkileri f g f * g d dx ( f g) d Kenarları bulmak için, yerine d f ( f g) dx dx
12 Evrişimin Türevsel Teoremi d dx ( f g) f d dx g f d dx g f d dx g
13 Derivative of Gaussian (DoG)
14 Derivative of Gaussian (DoG) 1 piksel 3 piksel 7 piksel
15 Laplacian of Gaussian (LoG) x 2 2 x h f h f 2 2 Laplacian of Gaussian Laplacian of Gaussian operator
16 2B Gauss Tabanlı Süzgeçler Gaussian Derivative of Gaussian (DoG) Laplacian of Gaussian (LoG) Mexican Hat (Sombrero)
17 Canny Kenar Süzgeci Bilgisayarla Görüde en sık kullanılan kenar tespiti yöntemi 2D Gauss süzgeci ile görüntü yumuşatılır: Yerel gradyan yönleri tespit edilir: n Gradyan genlikleri tespit edilir: Gradyan genliklerinde gradyan yönünde en büyük olmayanı bastırma (non-maxima suppression) uygulanır: 2 G I 0 2 Hysteresis eşikleme n GI G I G I G I
18 Canny Kenar Süzgeci Pikselin gradyan yönünde yerel en büyük olma durumu kontrol edilir q, p ve r noktalarına göre daha büyük değerde olmalıdır (p ve r, aradeğerleme ile elde edilir)
19 Canny Kenar Süzgeci Orijinal Görsel (Lena)
20 Canny Kenar Süzgeci Türev Genliği
21 Canny Kenar Süzgeci Eşiklenmiş Türev Genliği
22 Canny Kenar Süzgeci En Büyük Olmayanı Bastır İşlemi Sonucu
23 Canny Kenar Süzgeci Orijinal Görsel Canny Canny Büyük σ ile büyük ölçek kenarlar Küçük σ ile hassas / ince detaylar
24 Canny Kenar Süzgeci Gecikme eşiklemesi (hysteresis eşikleme): Kenar kavislerine başlamak için yüksek bir eşik, devam ettirmek için ise düşük bir eşik kullanma mantığına dayanır Yüksek eşik -> Kalın kenarları verir -> Başlanır Düşük eşik -> İnce kenarları verir -> Devam için
25 Canny Kenar Süzgeci Orijinal Görsel Yüksek Eşik Düşük Eşik Gecikme Eşiği
26 Kenar Tespiti Yöntemleri - Karşılaştırma Gürültüsüz Eklemeli Gauss Gürültülü
27 Kenar Tespiti Yöntemleri - Karşılaştırma Roberts:
28 Kenar Tespiti Yöntemleri - Karşılaştırma Sobel ve Prewitt:
29 Kenar Tespiti Yöntemleri - Karşılaştırma LoG:
30 Kenar Tespiti Yöntemleri - Karşılaştırma Canny:
31 KÖŞE TESPİTİ
32 Köşe Tespiti Ayırt edici özniteliklerdir Bir köşenin etrafındaki bölgede, görüntü gradyanının iki ya da daha çok baskın yönü vardır Düz bölge: Herhangi bir yönde değişim yok Kenar : Kenar yönünde değişim yok Köşe : Tüm yönlerde önemli ölçüde değişim
33 Köşe Tespiti W penceresi (u,v) miktarında kaydırılınca W içindeki piksellerin değişimi, karesel fark cinsinden: W
34 Köşe Tespiti W penceresi (u,v) miktarında kaydırılınca W içindeki piksellerin değişimi, karesel fark cinsinden: W
35 Köşe Tespiti Pencerenin merkezini dairenin içinde hangi yönlere hareket ettirdiğimizde en büyük ve en küçük E değerlerini alırız? H nin özvektörleri
36 Özvektörler ve özdeğerler A matrisinin özvektörleri, aşağıdaki ilişkiyi sağlayan x vektörleridir: Skalar, x özvektörü ile ilişkili özdeğerdir ve şu denklemi çözerek bulunur: Bu uygulama için:
37 Köşe Tespiti x - x + H matrisinin özdeğer ve özvektörleri En küçük ve en büyük değişim olan yönleri belirler x + : E deki en büyük artış yönü + : x + yönündeki artış miktarı x - : E deki en küçük artış yönü - : x - yönündeki artış miktarı
38 Köşe Tespiti E nin tüm yönlerdeki küçük kaymalar için büyük olmasını istiyoruz E nin minimum değeri, tüm birim (u,v) vektörleri için büyük olmalıdır H nin daha küçük olan özdeğerini kullanılır ( - )
39 Köşe Tespiti Görüntüdeki her noktada gradyan hesaplanır Gradyan değerlerinden H matrisi oluşturulur H matrisinin özdeğerleri hesaplanır Küçük olan özdeğer eşiklenir ( - > eşik_değeri) - değerinin yerel en büyük olduğu noktalar seçilir
40 Köşe Tespiti Özdeğer hesaplaması yerine aşağıdaki hesaplama daha sık kullanım bulmaktadır: R det( H ) trace( H ) ( ) R > 0 : Köşe R < 0 : Kenar R : Düz Alan
41 Harris Köşe Tespiti 1. Her pikselde Gauss türevleri hesaplanır 2. Her piksel etrafında bir Gauss penceresinde ikinci momentleri hesaplayarak H matrisini oluşturulur 3. Köşe cevap fonksiyonu R hesaplanır 4. R eşiklenir 5. R nin yerel en büyük noktalarını bulunur
42 Harris Köşe Tespiti
43 Harris Köşe Tespiti: R değeri
44 Harris Köşe Tespiti: R eşiklemesi
45 Harris Köşe Tespiti: R yerel maxima
46 Harris Köşe Tespiti
47 Değişmezlik ve Eşdeğişkenlik Özniteliklerin fotometrik dönüşümlere karşı değişmez (invariant), geometrik dönüşümlere karşı eşdeğişken (covariant) olması istenir Değişmezlik: Görüntü dönüşür ve öznitelik değişmez Eşdeğişkenlik: Aynı görüntünün iki dönüşmüş hali için, öznitelikler bağlantılı noktalarda tespit edilir Geometrik dönüşümler: Dönme Ölçekleme Afin Fotometrik dönüşüm: Afin ışıklılık değişimi
48 Değişmezlik ve Eşdeğişkenlik Elips döner ancak şekli (özdeğer büyüklükleri) aynı kalır Köşe yanıtı R, dönmeye karşı değişmezdir ve köşe konumu eşdeğişkendir
49 Değişmezlik ve Eşdeğişkenlik Köşe Köşe noktaları kenar olarak tespit edilebilir Köşe yanıtı R, ölçeklemeye karşı değişmez değildir
50 Değişmezlik ve Eşdeğişkenlik Afin ışıklılık değişimi: Sadece türevler kullanıldığından I I + b ışıklılık değişime karşı değişmezdir. Işıklılık ölçeklemesi I a I Eşik R R x (görüntü koordinatı) x (görüntü koordinatı)
51 YUVARLAK (BLOB) TESPİTİ
52 İç Yapı? Kenar ve köşeler sınır bilgisi vermektedir Ancak nesnelerin iç yapısı / dokusu da önemli bilgiler barındırmaktadır
53 Yuvarlak Tespiti
54 Ölçek Eşdeğişkenliği Elde Etmek Amaç: Aynı görüntünün farklı ölçeklenmiş versiyonlarında bağlantılı bölgeleri birbirinden bağımsız olarak tespit etmek Görüntü dönüşümü ile eşdeğişkenli karakteristik bölge boyutunu bulmak için ölçek seçme mekanizması lazım
55 Slide from Tinne Tuytelaars Lindeberg et et al, al., 1996
56
57
58
59
60
61
62 Kenarlar ve Yuvarlaklar En büyük Laplace yanıtı, sigma değeri ile uyumlu boyuttaki yuvarlağın merkezinde en büyük değerini alacaktır. Laplace ın ölçeğinin yuvarlak ölçeğine «eşlenmiş» olması gerekmektedir.
63 Kenarlar ve Yuvarlaklar Amaç: Yuvarlağın karakteristik ölçeğini, farklı ölçeklerdeki Laplace lar ile evrişim işlemine sokup en yüksek yanıtı arayarak tespit etmek Ancak, Laplace yanıtı, ölçek arttıkça azalır: Orijinal işaret (yarıçap=8) σ arttıkça
64 Kenarlar ve Yuvarlaklar Gauss süzgecinin türevinin basamak kenara yanıtı, σ arttıkça azalır Yanıtı ölçek değişmez tutmak için, Gauss türevi σ ile çarpılmalıdır 1 2 Laplace ise Gauss un ikinci türevi ile ilişkili olduğundan, σ 2 ile çarpılmalıdır
65 En büyük Kenarlar ve Yuvarlaklar Ölçek ile normalize edilmiş Laplace yanıtı:
66 2B Yuvarlak Tespiti LoG y g x g g y x e y x
67 2B Yuvarlak Tespiti r yarıçaplı bir birim daire için Laplace hangi ölçekte en büyük yanıta ulaşır? r Daire Laplace En büyük yanıt için Laplace ın sıfırlar, daire ile hizalı olmalıdır Laplace sıfırları: 2 x y Maksimum yanıt: r / 2.
68 Ölçek-Uzayı Yuvarlak Tespiti Görüntü birden fazla ölçekte ölçek-normalize edilmiş Laplace lar ile evrişim işlemine sokulur Ölçek Karekök Laplace yanıtının ölçek uzayında en büyük olduğu konum bulunur
69 Ölçek-Uzayı Yuvarlak Tespiti
70 Ölçek-Uzayı Yuvarlak Tespiti
71 Ölçek-Uzayı Yuvarlak Tespiti
72 Ölçek-Uzayı Yuvarlak Tespiti
73 Ölçek-Uzayı Yuvarlak Tespiti
74 Ölçek-Uzayı Yuvarlak Tespiti
75 Ölçek-Uzayı Yuvarlak Tespiti
76 Ölçek-Uzayı Yuvarlak Tespiti
77 Ölçek-Uzayı Yuvarlak Tespiti
78 Ölçek-Uzayı Yuvarlak Tespiti
79 Ölçek-Uzayı Yuvarlak Tespiti
80 Ölçek-Uzayı Yuvarlak Tespiti
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
DetaylıBilgisayarla 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
DetaylıBilgisayarla 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
DetaylıBilgisayarla 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?
DetaylıBilgisayarla Görüye Giriş
Bilgisayarla Görüye Giriş Ders 9 Stereo Görüntüleme Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Tek Kamera Geometrisi??? x Tek Kamera Geometrisi Tek Kamera Geometrisi İğne Deliği Kamera Modeli ) /, / ( ),, (
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
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.
DetaylıHızlı Düzey Küme Yöntemine Bağlı Retinal Damar Bölütlemesi. Bekir DİZDAROĞLU. KTÜ Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
Bekir DİZDAROĞLU KTÜ Bilgisayar Mühendisliği Bölümü bekir@ktu.edu.tr 1/29 Tıbbi imge bölütleme klasik yaklaşımları a) Piksek tabanlı b) Kenar tabanlı c) Bölge tabanlı d) Watershed (sınır) tabanlı e) Kenar
DetaylıBahar Yarıyılı D_IFERANS_IYEL DENKLEMLER II ARA SINAV 6 Nisan 2011 Süre: 90 dakika CEVAP ANAHTARI. y = c n x n+r. (n + r) c n x n+r 1 +
DÜZCE ÜN_IVERS_ITES_I FEN-EDEB_IYAT FAKÜLTES_I MATEMAT_IK BÖLÜMÜ 010-011 Bahar Yarıyılı D_IFERANS_IYEL DENKLEMLER II ARA SINAV 6 Nisan 011 Süre: 90 dakika CEVAP ANAHTARI 1. 0p x d y + dy + xy = 0 diferansiyel
DetaylıGörüntü 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;
Detaylıİmage segmentasyon (Görüntü Bölütleme)
İmage segmentasyon (Görüntü Bölütleme) Segmantasyon (Bölütleme) Segmentasyon genellikle görüntü analizinin ilk aşamasıdır. Görüntü bölütleme, bir görüntüyü her biri içerisinde farklı özelliklerin tutulduğu
Detaylıİleri Diferansiyel Denklemler
MIT AçıkDersSistemi http://ocw.mit.edu 18.034 İleri Diferansiyel Denklemler 2009 Bahar Bu bilgilere atıfta bulunmak veya kullanım koşulları hakkında bilgi için http://ocw.mit.edu/terms web sitesini ziyaret
DetaylıAKÜ 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;
DetaylıUzaktan Algılama Teknolojileri
Uzaktan Algılama Teknolojileri Ders 11 Hiperspektral Görüntülerde Kümeleme ve Sınıflandırma Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Sınıflandırma Sınıflandırma işleminin amacı, her piksel vektörüne bir ve
Detaylıİleri Diferansiyel Denklemler
MIT AçıkDersSistemi http://ocw.mit.edu 18.034 İleri Diferansiyel Denklemler 2009 Bahar Bu bilgilere atıfta bulunmak veya kullanım koşulları hakkında bilgi için http://ocw.mit.edu/terms web sitesini ziyaret
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
DetaylıÖzdeğer ve Özvektörler
Özdeğer ve Özvektörler Yazar Öğr.Grv.Dr.Nevin ORHUN ÜNİTE 9 Amaçlar Bu üniteyi çalıştıktan sonra; bir lineer dönüşümün ve bir matrisin özdeğer ve özvektör kavramlarını anlayacak, bir dönüşüm matrisinin
Detaylı13. Karakteristik kökler ve özvektörler
13. Karakteristik kökler ve özvektörler 13.1 Karakteristik kökler 1.Tanım: A nxn tipinde matris olmak üzere parametrisinin n.dereceden bir polinomu olan şeklinde gösterilen polinomuna A matrisin karakteristik
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
DetaylıKUADRATİK FORM. Tanım: Kuadratik Form. Bir q(x 1,x 2,,x n ) fonksiyonu
KUADRATİK FORMLAR KUADRATİK FORM Tanım: Kuadratik Form Bir q(x,x,,x n ) fonksiyonu q x : n şeklinde tanımlı ve x i x j bileşenlerinin doğrusal kombinasyonu olan bir fonksiyon ise bir kuadratik formdur.
Detaylı18.034 İleri Diferansiyel Denklemler
MIT AçıkDersSistemi http://ocw.mit.edu 18.034 İleri Diferansiyel Denklemler 2009 Bahar Bu bilgilere atıfta bulunmak veya kullanım koşulları hakkında bilgi için http://ocw.mit.edu/terms web sitesini ziyaret
DetaylıYrd. 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
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 Ana bileşenler dönüşümü 2 Yöntem, minimum korelasyonlu bilgileri sıkıştırarak veri grubu hakkında maksimum
DetaylıUzaktan Algılama Teknolojileri
Uzaktan Algılama Teknolojileri Ders 10 Hiperspektral Görüntülerde Öznitelik Çıkarımı ve Boyut Azaltımı Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Öznitelik Çıkarımı Veriden ayırt edici yapıda nitelikler çıkarma
DetaylıKinematik Modeller. Kesikli Hale Getirilmiş Sürekli Zaman Kinematik Modeller: Rastgele giriş yok ise hareketi zamanın bir polinomu karakterize eder.
1 Kinematik durum modelleri konumun belirli bir türevi sıfıra eşitlenerek elde edilir. Rastgele giriş yok ise hareketi zamanın bir polinomu karakterize eder. Böyle modeller polinom modeller olarak ta bilinir
DetaylıÖZDEĞERLER- ÖZVEKTÖRLER
ÖZDEĞERLER- ÖZVEKTÖRLER GİRİŞ Özdeğerler, bir matrisin orijinal yapısını görmek için kullanılan alternatif bir yoldur. Özdeğer kavramını açıklamak için öncelikle özvektör kavramı ele alınsın. Bazı vektörler
DetaylıGÖRÜNTÜ İŞLEME - (7.Hafta) KENAR BELİRLEME ALGORİTMALARI
GÖRÜNTÜ İŞLEME - (7.Hafta) KENAR BELİRLEME ALGORİTMALARI Bu konuda bir çok algoritma olmasına rağmen en yaygın kullanılan ve etkili olan Sobel algoritması burada anlatılacaktır. SOBEL FİLTRESİ Görüntüyü
DetaylıYıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Bilgisayarla Görme. Vize. İris Segmentation. Selçuk BAŞAK 08501008
Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bilgisayarla Görme Vize İris Segmentation Selçuk BAŞAK 08501008 Not: Ödevi hazırlamak için geliştirdiğim program ve kaynak
DetaylıTÜREV VE UYGULAMALARI
TÜREV VE UYGULAMALARI A R, a A ve f de A da tanımlı bir fonksiyon olsun. Eğer f(x) f(a) lim x a x a limiti veya x=a+h koymakla elde edilen f(a+h) f(a) lim h 0 h Bu türev f (a), df dx limiti varsa f fonksiyonu
DetaylıBir özvektörün sıfırdan farklı herhangi bri sabitle çarpımı yine bir özvektördür.
ÖZDEĞER VE ÖZVEKTÖRLER A n n tipinde bir matris olsun. AX = λx (1.1) olmak üzere n 1 tipinde bileşenleri sıfırdan farklı bir X matrisi için λ sayıları için bu denklemi sağlayan bileşenleri sıfırdan farklı
Detaylıii) S 2LW 2WH 2LW 2WH S 2WH 2LW S 3( x 1) 5( x 2) 5 3x 3 5x x Maliye Bölümü EKON 103 Matematik I / Mart 2018 Proje 2 CEVAPLAR C.1) C.
C.1) x1 x 1 4 4( x1) x 6 4x 4 x 6 x 46 x Maliye Bölümü EKON 10 Matematik I / Mart 018 Proje CEVAPLAR C.) i) S LW WH LW WH S LW WH S W W W S L H W ii) S LW WH WH LW S WH LW S W W W S H L W C.) ( x1) 5(
DetaylıGörüntü 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
DetaylıBilgisayarla Görüye Giriş
Blgsayarla Görüye Grş Ders 8 Görüntü Eşleme Alp Ertürk alp.erturk@kocael.edu.tr Panorama Oluşturma Görüntüler eşlememz / çakıştırmamız gerekmektedr Panorama Oluşturma İk görüntüden özntelkler çıkar Panorama
DetaylıAKÜ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
GÖRÜNTÜ İŞLEME DERS-12 YARDIMCI NOTLARI -2018 ÇALIŞMA SORULARI Soru 1: (256x256) boyutlarında gri seviye bir görüntü dosyası olan cameraman.tif dosyasını Matlab ortamında 4 eşit parçaya bölünüz. Her bir
DetaylıDÜZLEMDE GERİLME DÖNÜŞÜMLERİ
3 DÜZLEMDE GERİLME DÖNÜŞÜMLERİ Gerilme Kavramı Dış kuvvetlerin etkisi altında dengedeki elastik bir cismi matematiksel bir yüzeyle rasgele bir noktadan hayali bir yüzeyle ikiye ayıracak olursak, F 3 F
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
DetaylıYönbağımsız ve Yönbağımlı Gauss Süzgeçleme Isotropic and Anisotropic Gaussian Filtering
Yönbağımsız Yönbağımlı Gauss Süzgeçleme Isotropic and Anisotropic Gaussian Filtering Deniz Yıldırım 1, Bekir Dizdaroğlu 2 1 Harita Mühendisliği Bölümü, 2 Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Karadeniz Teknik
DetaylıLineer Dönüşümler ÜNİTE. Amaçlar. İçindekiler. Yazar Öğr. Grv.Dr. Nevin ORHUN
Lineer Dönüşümler Yazar Öğr. Grv.Dr. Nevin ORHUN ÜNİTE 7 Amaçlar Bu üniteyi çalıştıktan sonra; Vektör uzayları arasında tanımlanan belli fonksiyonları tanıyacak, özelliklerini öğrenecek, Bir dönüşümün,
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
DetaylıİSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK FAKÜLTESİ ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK FAKÜLTESİ ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BİTİRME PROJESİ Karar Ağacı ve SOM Ağı ile Doku Bölütleme Hazırlayan Cem Mutlu, 040090365 Danışman Prof. Dr. Zümray
DetaylıFrekans domain inde İşlemler. BMÜ-357 Sayısal Görüntü İşleme Yrd. Doç. Dr. İlhan AYDIN
Frekans domain inde İşlemler BMÜ-357 Sayısal Görüntü İşleme Yrd. Doç. Dr. İlhan AYDIN Domain Dönüşümü Dönüşüm, bir sinyalin, başka parametrelerle ifade edilmesi şeklinde düşünülebilir. Ters dönüşüm ise,
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
DetaylıİÇİNDEKİLER KISIM 1: BİRİNCİ MERTEBE ADİ DİFERENSİYEL DENKLEMLER
İÇİNDEKİLER KISIM 1: BİRİNCİ MERTEBE ADİ DİFERENSİYEL DENKLEMLER 1.1. Fiziksel Kanunlar ve Diferensiyel Denklemler Arasındaki İlişki... 1 1.2. Diferensiyel Denklemlerin Sınıflandırılması ve Terminoloji...
Detaylı2 1 fonksiyonu veriliyor. olacak şekilde ortalama değer teoremini sağlayacak bir c sayısının var olup olmadığını araştırınız. Eğer var ise bulunuz.
ANALİZ 1.) a) sgn. sgn( 1) = 1 denkleminin çözüm kümesini b) f ( ) 3 1 fonksiyonu veriliyor. olacak şekilde ortalama değer teoremini sağlayacak bir c sayısının var olup olmadığını araştırınız. Eğer var
Detaylı8.04 Kuantum Fiziği Ders IV. Kırınım olayı olarak Heisenberg belirsizlik ilkesi. ise, parçacığın dalga fonksiyonu,
Geçen Derste Kırınım olayı olarak Heisenberg belirsizlik ilkesi ΔxΔp x 2 Fourier ayrışımı Bugün φ(k) yı nasıl hesaplarız ψ(x) ve φ(k) ın yorumu: olasılık genliği ve olasılık yoğunluğu ölçüm φ ( k)veyahut
Detaylı18.701 Cebir 1. MIT Açık Ders Malzemeleri http://ocw.mit.edu
MIT Açık Ders Malzemeleri http://ocw.mit.edu 18.701 Cebir 1 2007 Güz Bu malzemeden alıntı yapmak veya Kullanım Şartları hakkında bilgi almak için http://ocw.mit.edu/terms ve http://tuba.acikders.org.tr
DetaylıMühendislik Mekaniği Statik. Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş
Mühendislik Mekaniği Statik Yrd.Doç.Dr. Akın Ataş Bölüm 10 Eylemsizlik Momentleri Kaynak: Mühendislik Mekaniği: Statik, R. C.Hibbeler, S. C. Fan, Çevirenler: A. Soyuçok, Ö. Soyuçok. 10. Eylemsizlik Momentleri
DetaylıJFM 301 SİSMOLOJİ ELASTİSİTE TEORİSİ Elastisite teorisi yer içinde dalga yayılımını incelerken çok yararlı olmuştur.
JFM 301 SİSMOLOJİ ELASTİSİTE TEORİSİ Elastisite teorisi yer içinde dalga yayılımını incelerken çok yararlı olmuştur. Prof. Dr. Gündüz Horasan Deprem dalgalarını incelerken, yeryuvarının esnek, homojen
DetaylıBLG325.1 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
DetaylıİNÖNÜ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ GRADYAN TABANLI HETEROJEN ÖZNİTELİK ÇIKARMA YÖNTEMLERİNE YENİ YAKLAŞIMLAR
TC İNÖNÜ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ GRADYAN TABANLI HETEROJEN ÖZNİTELİK ÇIKARMA YÖNTEMLERİNE YENİ YAKLAŞIMLAR NUH ALPASLAN BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI MALATYA OCAK 2013 Tezin Başlığı
Detaylıİleri Diferansiyel Denklemler
MIT AçıkDersSistemi http://ocw.mit.edu 18.034 İleri Diferansiyel Denklemler 2009 Bahar Bu bilgilere atıfta bulunmak veya kullanım koşulları hakkında bilgi için http://ocw.mit.edu/terms web sitesini ziyaret
DetaylıMarket Raflarında Dönüşüm ve Ölçeklendirmeye Dayanıklı Nesne Tanıma
Market Raflarında Dönüşüm ve Ölçeklendirmeye Dayanıklı Nesne Tanıma Melih Evren Buruş 1, Rıdvan Salih Kuzu 2,3, Soyhan Beyazıt 1,3, Gül Varol 1,3 1 Boğaziçi Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü,
DetaylıÇekişmeli Üretici Ağlar Kullanarak Dış Mekan Görüntülerinin Geçici Niteliklerini Düzenleme
Çekişmeli Üretici Ağlar Kullanarak Dış Mekan Görüntülerinin Geçici Niteliklerini Düzenleme Adjusting Transient Attributes of Outdoor Images using Generative Adversarial Networks Levent Karacan, Aykut Erdem,
DetaylıİMGE 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
DetaylıHorn ve Schunck Optik Akış yöntemi ile hareket vektörlerinin gerçek zamanlı veya videolar üzerinden gerçeklenmesi.(matlab)
Horn ve Schunck Optik Akış yöntemi ile hareket vektörlerinin gerçek zamanlı veya videolar üzerinden gerçeklenmesi.(matlab) Dersin Adı: Say.İşaret İşleme Tas.&Uyg. Sınıf Eğitmeni: Bilge Günsel Kalyoncu
DetaylıCebir 1. MIT Açık Ders Malzemeleri
MIT Açık Ders Malzemeleri http://ocw.mit.edu 18.701 Cebir 1 2007 Güz Bu malzemeden alıntı yapmak veya Kullanım Şartları hakkında bilgi almak için http://ocw.mit.edu/terms ve http://tuba.acikders.org.tr
DetaylıGörüntü İyileştirme Teknikleri. Hafta-6
Görüntü İyileştirme Teknikleri Hafta-6 Doç. Dr. Oğuz Güngör Karadeniz Teknik Üniversitesi Harita Mühendisliği Bölümü 6080 Trabzon ogungor@ktu.edu.tr İndisler Görüntü İyileştirme Teknikleri Radyometrik
DetaylıCeyhun Atuf Kansu Caddesi No:86/1 Çankaya / Ankara KURUCUNUN ADI: : RAMAZAN ACAR
M KURUMUN ADI : Ceyhun Atuf Kansu Caddesi No:86/1 Çankaya / Ankara KURUCUNUN ADI: : RAMAZAN ACAR PROGRAMIN ADI : -V 1. 2. 3. 4. PROGRAMIN AMAÇLARI: Bu program ile kursiyerlerin, 1. 2. 3. 4. 5. k, 6. Merak,
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
DetaylıAnalog Alçak Geçiren Filtre Karakteristikleri
Analog Alçak Geçiren Filtre Karakteristikleri Analog alçak geçiren bir filtrenin genlik yanıtı H a (jω) aşağıda gösterildiği gibi verilebilir. Ω p : Geçirme bandı kenar frekansı Ω s : Söndürme bandı kenar
DetaylıLYS YE DOĞRU MATEMATİK TESTİ
MTMTİK TSTİ LYS-. u testte Matematik ile ilgili 50 soru vardır.. evaplarınızı, cevap kâğıdının Matematik Testi için ayrılan kısmına işaretleyiniz.. u testteki süreniz 75 dakikadır.. a, b ve c birer rakam
DetaylıÖRNEKLER-VEKTÖR UZAYLARI 1. Çözüm: w=k 1 u+k 2 v olmalıdır.
ÖRNEKLER-VEKTÖR UZAYLARI. vektör uzayında yer alan w=(9 7) vektörünün, u=( -), v=(6 ) vektörlerinin doğrusal bir kombinasyonu olduğunu ve z=( - 8) vektörünün ise bu vektörlerin doğrusal bir kombinasyonu
DetaylıSİLİNDİRİK ELEKTROT SİSTEMLERİ
EM 420 Yüksek Gerilim Tekniği SİLİNDİRİK ELEKTROT SİSTEMLERİ YRD.DOÇ. DR. CABBAR VEYSEL BAYSAL ELEKTRIK & ELEKTRONIK YÜK. MÜH. Not: Tüm slaytlar, listelenen ders kaynaklarından alıntı yapılarak ve faydalanılarak
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
DetaylıTEMEL ELEKTROT SİSTEMLERİ Eş Merkezli Küresel Elektrot Sistemi
TEMEL ELEKTROT SİSTEMLERİ Eş Merkezli Küresel Elektrot Sistemi Merkezleri aynı, aralarında dielektrik madde bulunan iki küreden oluşur. Elektrik Alanı ve Potansiyel Yarıçapları ve ve elektrotlarına uygulanan
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
DetaylıFİNAL SORULARI GÜZ DÖNEMİ A A A A A A A
AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ MATEMATİK BÖLÜMÜ BİTİRME ÖDEVİ FİNAL SORULARI 25-26 GÜZ DÖNEMİ ADI SOYADI :... NO :... SINAV TARİHİ VE SAATİ : A A A A A A A Bu sınav 4 sorudan oluşmaktadır ve sınav süresi 9 dakikadır.
DetaylıTUNCELİ ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ LİNEER CEBİR DERSİ 2012 GÜZ DÖNEMİ ÇIKMIŞ VİZE,FİNAL VE BÜTÜNLEME SORULARI ÖĞR.GÖR.
UNCELİ ÜNİVERSİESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLESİ LİNEER CEBİR DERSİ 0 GÜZ DÖNEMİ ÇIKMIŞ VİZE,FİNAL VE BÜÜNLEME SORULARI ÖĞR.GÖR.İNAN ÜNAL www.inanunal.com UNCELİ ÜNİVERSİESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLESİ MAKİNE MÜHENDİSLİĞİ
Detaylıİleri Diferansiyel Denklemler
MIT AçıkDersSistemi http://ocw.mit.edu 18.034 İleri Diferansiyel Denklemler 2009 Bahar Bu bilgilere atıfta bulunmak veya kullanım koşulları hakkında bilgi için http://ocw.mit.edu/terms web sitesini ziyaret
DetaylıARASINAV SORULARININ ÇÖZÜMLERİ GÜZ DÖNEMİ A A A A A A A
AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ MATEMATİK BÖLÜMÜ BİTİRME ÖDEVİ I ARASINAV SORULARININ ÇÖZÜMLERİ - 6 GÜZ DÖNEMİ ADI SOYADI :... NO :... A A A A A A A SINAV TARİHİ VE SAATİ : Bu sınav 4 sorudan oluşmaktadır ve sınav
Detaylısonlu altörtüsü varsa bu topolojik uzaya tıkız diyoruz.
Ders 1: Önbilgiler Bu derste türev fonksiyonunun geometrik anlamını tartışıp, yalnız R n nin bir açık altkümesinde değil, daha genel uzaylarda tanımlı bir fonksiyonun türevi ve özel noktalarının nasıl
DetaylıMarket Raflarında Dönüşüm ve Ölçeklendirmeye Dayanıklı Nesne Tanıma
Akademik Bilişim 14 - XVI. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri 5-7 Şubat 2014 Mersin Üniversitesi Market Raflarında Dönüşüm ve Ölçeklendirmeye Dayanıklı Nesne Tanıma Melih Evren Buruş 1,3, Rıdvan Salih
DetaylıBölüm 2. Bir boyutta hareket
Bölüm 2 Bir boyutta hareket Kinematik Dış etkenlere maruz kalması durumunda bir cismin hareketindeki değişimleri tanımlar Bir boyutta hareketten kasıt, cismin bir doğru boyunca hareket ettiği durumların
DetaylıGÜZ DÖNEMİ ARASINAV SORULARI. 1. Sayısal çözümleme ve fonksiyonu tanımlayarak kullanıldığı alanları kısaca açıklayınız?
MAK 05 SAYISAL ÇÖZÜMLEME S Ü L E Y M A N D E M Ġ R E L Ü N Ġ V E R S Ġ T E S Ġ M Ü H E N D Ġ S L Ġ K F A K Ü L T E S Ġ M A K Ġ N A M Ü H E N D Ġ S L Ġ Ğ Ġ B Ö L Ü M Ü I. öğretim II. öğretim A şubesi B
DetaylıFİZ 216 ELEKTRİK ve MANYETİZMA GRADİYENT DİVERJANS ROTASYONEL (KÖRL) HELMHOLTZ TEOREMİ KOORDİNAT SİSTEMLERİ
FİZ 216 ELEKTRİK ve MANYETİZMA GRADİYENT DİVERJANS ROTASYONEL (KÖRL) HELMHOLTZ TEOREMİ KOORDİNAT SİSTEMLERİ (del) operatörü, Bir f skaler alanına etkirse: f GRADİYENT Bir A vektör alanı ile skaler çarpılırsa:
DetaylıJeodezide Yaklaşım Yöntemleri: Enterpolasyon ve Kollokasyon
Jeodezide Yöntemleri: ve Lisansüstü Ders Notları Yrd. Doç. Dr. Aydın ÜSTÜN Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü e-posta: austun@selcuk.edu.tr Konya, 2007 A. Üstün yöntemleri 1 / 28 Bir soruyu ya
DetaylıYRD.DOÇ. DR. CABBAR VEYSEL BAYSAL ELEKTRIK & ELEKTRO NIK Y Ü K. M Ü H.
EM 420 Yüksek Gerilim Tekniği EŞ MERKEZLİ KÜRESEL ELEKTROT SİSTEMİ YRD.DOÇ. DR. CABBAR VEYSEL BAYSAL ELEKTRIK & ELEKTRO NIK Y Ü K. M Ü H. Not: Tüm slaytlar, listelenen ders kaynaklarından alıntı yapılarak
DetaylıAyrık-Zaman Sistemler
Ayrık-Zaman Sistemler Bir ayrık-zaman sistemi, bir giriş dizisi x[n] yi işleyerek daha iyi özelliklere sahip bir çıkış dizisi y[n] oluşturur. Çoğu uygulamalarda ayrık-zaman sistemi bir giriş ve bir çıkıştan
DetaylıKısmi Türevsel Denklemlerle Gri Ölçekli İmge Düzenlileştirme Grayscale Image Regularization with Partial Differential Equations
Kısmi Türevsel Denklemlerle Gri Ölçekli İmge Düzenlileştirme Grayscale Image Regularization with Partial Differential Equations Bekir Dizdaroğlu Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Karadeniz Teknik Ünirsitesi,
Detaylıİleri Diferansiyel Denklemler
MIT AçıkDersSistemi http://ocw.mit.edu 18.034 İleri Diferansiyel Denklemler 2009 Bahar Bu bilgilere atıfta bulunmak veya kullanım koşulları hakkında bilgi için http://ocw.mit.edu/terms web sitesini ziyaret
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
Detaylı8.Konu Vektör uzayları, Alt Uzaylar
8.Konu Vektör uzayları, Alt Uzaylar 8.1. Düzlemde vektörler Düzlemdeki her noktası ile reel sayılardan oluşan ikilisini eşleştirebiliriz. Buna P noktanın koordinatları denir. y-ekseni P x y O dan P ye
Detaylıx 2i + A)( 1 yj 2 + B) u (v + B), y 1
Ders 11: Örnekler 11.1 Kulplarla inşalar Bu bölümde kulpları birbirine yapıştırıp tanıdık manifoldlar elde edeceğiz. Artık bu son ders. Özellikle dersin ikinci bölümünde son meyveleri toplamak adına koşarak
Detaylı3. Ders. Mahir Bilen Can. Mayıs 11, Önceki Dersteki Sorular ile İlgili Açıklamalar
3. Ders Mahir Bilen Can Mayıs 11, 2016 1 Önceki Dersteki Sorular ile İlgili Açıklamalar Lie nin üçüncü teoremi oarak bilinen ve Cartan tarafından asağıdaki gibi güçlendirilmiş bir teorem ile başlayalım:
DetaylıYOĞUN GÖRÜNTÜ EŞLEME ALGORİTMALARI İLE ÜRETİLEN YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ SAYISAL YÜZEY MODELİ ÜRETİMİNDE KALİTE DEĞERLENDİRME VE DOĞRULUK ANALİZİ
YOĞUN GÖRÜNTÜ EŞLEME ALGORİTMALARI İLE ÜRETİLEN YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ SAYISAL YÜZEY MODELİ ÜRETİMİNDE KALİTE DEĞERLENDİRME VE DOĞRULUK ANALİZİ Naci YASTIKLI a, Hüseyin BAYRAKTAR b a Yıldız Teknik Üniversitesi,
DetaylıŞEKİL DEĞİŞTİRME HALİ
ŞEKİL DEĞİŞTİRME HALİ GİRİŞ Önceki bölümde cisme etkiyen kuvvetlerin dengesi incelenerek gerilme kavramı geliştirildi. Bu bölümde ise şekil değiştiren cisim mekaniğinin en önemli kavramlarından biri olan
DetaylıAnalitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) Yrd.Doç.Dr. Sabahattin Kerem AYTULUN
Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) Yrd.Doç.Dr. Sabahattin Kerem AYTULUN Giriş AHP Thomas L.Saaty tarafından 1970'lerde ortaya atılmıştır. Amaç alternatifler arasından en iyisinin seçilmesidir. Subjektif
DetaylıEskişehir Osmangazi Üniversitesi Müh.Mim.Fak.Dergisi C.XX, S.2, 2007 Eng&Arch.Fac. Eskişehir Osmangazi University, Vol..XX, No:2, 2007 Makalenin Geliş Tarihi : 11.12.2006 Makalenin Kabul Tarihi : 27.09.2007
DetaylıTanımlar, Geometrik ve Matemetiksel Temeller. Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ. JDF329 Fotogrametri I Ders Notu
FOTOGRAMETRİ I Tanımlar, Geometrik ve Matemetiksel Temeller Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ JDF329 Fotogrametri I Ders Notu 2015-2016 Öğretim Yılı Güz Dönemi İçerik Tanımlar
DetaylıEEM HABERLEŞME TEORİSİ NİĞDE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
EEM3006 - HABERLEŞME TEORİSİ NİĞDE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ EEM3006 - HABERLEŞME TEORİSİ Dersin Öğretim Elemanı: Yrd. Doç. Dr. Yasin KABALCI Ders Görüşme
DetaylıFizik 101-Fizik I 2013-2014. Dönme Hareketinin Dinamiği
-Fizik I 2013-2014 Dönme Hareketinin Dinamiği Nurdan Demirci Sankır Ofis: 364, Tel: 2924332 İçerik Vektörel Çarpım ve Tork Katı Cismin Yuvarlanma Hareketi Bir Parçacığın Açısal Momentumu Dönen Katı Cismin
DetaylıGörme Destekli Kartezyen Robot İçin Kenar Resmi Vektorizasyon Uygulaması
Görme Destekli Kartezyen Robot İçin Kenar Resmi Vektorizasyon Uygulaması Cengiz Balta 1 Sıtkı Öztürk 2 Cüneyt Oysu 3 1,2 Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Bölümü, Kocaeli Üniversitesi 3 Mekatronik
DetaylıŞekil 23.1: Düzlemsel bölgenin alanı
Bölüm Belirli İntegral Şekil.: Düzlemsel bölgenin alanı Düzlemde kare, dikdörtgen, üçgen, çember gibi iyi bilinen geometrik şekillerin alanlarını bulmak için uygun formüller kullanıyoruz. Ama, uygulamada
Detaylı7. BÖLÜM İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI İÇ ÇARPIM UZAYLARI .= 1 1 + + Genel: Vektörler bölümünde vektörel iç çarpım;
İÇ ÇARPIM UZAYLARI 7. BÖLÜM İÇ ÇARPIM UZAYLARI Genel: Vektörler bölümünde vektörel iç çarpım;.= 1 1 + + Açıklanmış ve bu konu uzunluk ve uzaklık kavramlarını açıklamak için kullanılmıştır. Bu bölümde öklit
Detaylı1984 ÖYS A) 875 B) 750 C) 625 D) 600 E) 500
984 ÖYS. + + a a + a + a işleminin sonucu nedir? a A) +a B) a C) +a D) a E) +a a b ab. ifadesinin kısaltılmış biçimi a b + a b + ab a + b A) a b a b D) a b B) a b a + b E) ab(a-b) C) a b a + b A) 87 B)
DetaylıGenel Olarak Bir Yüzeyin Diğer Bir Yüzeye Projeksiyonu
JEODEZİ9 1 Genel Olarak Bir Yüzeyin Diğer Bir Yüzeye Projeksiyonu u ve v Gauss parametrelerine bağlı olarak r r ( u, v) yer vektörü ile verilmiş bir Ω yüzeyinin, u*, v* Gauss parametreleri ile verilmiş
DetaylıSİSTEMİ YRD.DOÇ. DR. CABBAR VEYSEL BAYSAL ELEKTRIK & ELEKTRONIK YÜK. MÜH.
EM 420 Yüksek Gerilim Tekniği DÜZLEMSEL ELEKTROT SİSTEMİ YRD.DOÇ. DR. CABBAR VEYSEL BAYSAL ELEKTRIK & ELEKTRONIK YÜK. MÜH. Not: Tüm slaytlar, listelenen ders kaynaklarından alıntı yapılarak ve faydalanılarak
DetaylıIşıma Şiddeti (Radiation Intensity)
Işıma Şiddeti (Radiation Intensity) Bir antenin birim katı açıdan yaydığı güçtür U=Işıma şiddeti [W/sr] P or =Işıma yoğunluğu [ W/m 2 ] Örnek-4 Bir antenin güç yoğunluğu Olarak verildiğine göre, ışıyan
DetaylıÖABT Lineer Cebir KONU TESTİ Matris Cebiri
ÖB Lineer Cebir KONU ESİ Matris Cebiri. i, j,, i için j i j a j i j a. j i j a. i için j i j a 4 6 j i j a 4 j i j a. 6. 0 0 0 4 0 0 0. 4 6 n 0 0 n 6 Cevap: D Cevap:. I. I I I 0 I 0 0 0..I I I 00 0 0 0
DetaylıBölüm: Matlab e Giriş.
1.Bölüm: Matlab e Giriş. Aşağıdaki problemleri MATLAB komut penceresinde komut yazarak çözünüz. Aşağıdaki formüllerde (.) ondalıklı sayı için, ( ) çarpma işlemi için kullanılmıştır. 1.. 8.5 3 3 1500 7
Detaylı