RGB-D Sensörler ile İç Mekan Haritalaması

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "RGB-D Sensörler ile İç Mekan Haritalaması"

Transkript

1 RGB-D Sensörler ile İç Mekan Haritalaması M. Akif GÜNEN Erciyes Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü Kayseri Abdüsselam KESİKOĞLU Erciyes Üniversitesi, Tomarza Meslek Yüksekokulu Kayseri A.Emin KARKINLI Ömer HalisDemir Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü Niğde Özet Kinect sensörler yakın geçmişte oyun konsolları ile birlikte kendini göstersede nesne takip, patern tanıma, nesne ebat kontrolü, engel tanıma ve iç mekan haritalama gibi bir çok mühendislik alanıda kullanılmaktadır. Kinect sensörü içerdiği RBG kamera ve IR kamera ile aynı anda iki farklı kameradan veri alarak nesneye ait farklı özelliklerin kayıt edilmesini sağlamaktadır. Bu bildiride RGB-D sensörlerin iç mekan haritalamada sağladığı doğruluk hem görsel hem de istatistiksel olarak sunulmuştur. RGB-D sensörler ile elde edilen nokta bulutu gaussian, median, ortalama ve Diferansiyel Arama Algoritması(DSA) tabanlı yüzey uydurma filtresi filtrelenmiştir. Filtrelenen verilen yersel lazer tarayıcı ile elde edilen nokta bulutu ile çakışıtırılmış,çakıştırma sonucundaki standart sapmalar belirlenmiş ve çakıştırmada meydana gelen hata yüzeyleri ise görsel olarak karşılaştırılmıştır. Sonuçlara göre RGB-D sensörlerle elde edilen ortam haritası her ne kadar zaman maliyeti yüksek olsada çok hassasiyet gerektirmeyen işlerde kullanılabilir olduğunu anlaşılmıştır. Anahtar Sözcükler: RGB-D Sensör, Yersel Lazer Tarayıcı, 3D filtreleme I. GİRİŞ İç mekan haritalama son yıllardaki teknolojik gelişmelerle farklı bir boyut almıştır. Film, oyun ve animasyon şirketlerinin sanal gerçeklik uygulamalarına verdiği önem ve gündelik hayatı sanal ortama taşıma isteği çevresel haritalamanın hızlı, ekonomik ve hassas bir şekilde yapılmasına olanak sağlamıştır. Çevresel haritalama; iç mekan haritalama, sayısal arazi-yükseklik modeli elde edilmesi, tarihi yapıların kayıt altına alınması, arkeolojik sit alanlarının kayıt altına alınmasında, olay yeri inceleme, röleve-restorasyon işleri ve kazı-dolgu hesaplamaları gibi bir çok alanda kullanılmaktadır [1,2]. Geomatik uygulamaları açısından çeşitli yöntemlerle çevresel haritalama yapılabilir. Yersel lazer tarayıcı ile çevresel haritalamada son zamanlarda en sık kullanılan yöntemdir. Yersel lazer tarayıcılar klasik yöntemlere göre daha hızlıdır ve daha yüksek doğrulukta veri üretmektedir. Lazer tarayıcılar lazer ışını ile nesne ve lazer kaynağı merkezi arasındaki mesafeyi time of flight veya faz farkı yöntemiyle ölçen, pan-tilt motordan oluşan kompakt bir sistemdir. RGB-D ise lazer tarayıcılara göre çok daha ucuz, daha az doğruluklu ve daha farklı bir sistemden oluşan bir sistemdir. RGB-D sensörlerde derinlik görüntüsü üretilerek, üretilen görüntü Erkan BEŞDOK Erciyes Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü Kayseri üzerinden çeşitli hesaplamalar yapılarak 3 boyutlu nokta bilgisi elde edilir. Lazer tarayıcılarla ölçülen mesafe menzili RGB-D sensörlere göre oldukça uzundur ve her iki sistemde gece gündüz çalışabilmektedir. RGB-D sensörler derinlik haritasını oluşturabilmek için nesneye kızılötesi dalga boyunda ışık gönderen kızılötesi (IR) sensörü, bu ışığın algılanmasını sağlayan derinlik sensörü ve renk bilgisinin elde edildiği RGB kameradan oluşmaktadır. RGB-D sensörler lazer tarayıcılara göre daha ekonomik olması, hassasiyet istemeyen işlerde kullanılıyor olması, tersine mühendislik uygulamalarında istenilen sonuçlar üretmesi ve mühendislik uygulamalarının yanı sıra diğer bilim dallarında kullanılıyor olması popülerliğini arttırmıştır [3,4]. RGB-D gibi ToF kameralar derinlik haritası üretirken her pixel mesafe olarak kayıt altına alınır. Alınan bu kayıt sayesinde herhangi ek bir algoritma ihtiyacı duymadan 3 boyutlu sahneler yakalanmış olur. RGB-D sensörler kırmızı, yeşil ve mavi olmak üzere 3 adet CMOS sensör bulunmaktadır. Her bir sensörde 8 bitlik veri aktarımı olur ve elde edilen görüntüde toplam 24 bitlik bir görüntü oluşmuş olur. Elde edilen RGB normalize edilmiş RGB, HI, HSV, TSL, YCbCr gibi birçok renk uzayına dönüştürülebilmektedir [5]. RGB-D sensörü ilk önce Microsoft firması tarafından üretilen oyun konsolu Xbox-360 ile piyasaya çıktı. Microsoft un yanı sıra Asus Xtion Pro, Structure İO, PrimeSense Carmine, Minolta Vivid 910, SwissRanger 4000, CamCube gibi birçok marka da bu sensörü üretmektedir. Bu sensörlerin bilgisayarda işlenebilmesi için SDKlara ihtiyaç vardır. Microsoft un lisanslı firması PrimeSense tarafından üretilen SDK ile sensör bilgisayar ile iletişime geçmektedir. RGB-D verisi ücretli veya open source yazılımlar tarafından işlenerek kullanılabilir hale gelmektedir. Piyasada yaygın olarak kullanılan yazılımlar genel olarak Skanect, Kscan 3d, Faro Scenect, ReconstructMe dir. Çevresel haritalama uygulaması için kullanılan lazer tarayıcı Faro x130, RGB-D sensor ise Kinect II dir. RGB-D sensöre ait görsel şekil 1 de, teknik özelliği çizelge 1 de,yersel Lazer Tarayıcıya ait görsel şekil 2 de, teknik özelliği ise çizelge 2 de verilmiştir.

2 Şekil 1.Microsoft Kinect 2. ÇIZELGE 1. MICROSOFT KINECT 2 TEKNIK ÖZELLIKLER Çözünürlük 1920*1080/30frame Mesafe ~ m Bakış Açısı Yatay 70 /Dikey 60 Derinlik Kamerası 514*424 Joint Noktası 26 bağlantı noktası Hareket Motoru Yok USB standardı USB 3.0 Desteklenen İşletim Sistemi Win 8 Şekil 2. Faro Yersel Lazer Tarayıcı ÇIZELGE 2. FARO X130 YERSEL LAZER TARYICI TEKNIK ÖZELLIKLER Düşey/Yatay Ölçüm Açısı 300 /360 Lazer Sınıfı Laser Sınıfı 1 Dalga Boyu 1550 nm Işın Demeti Sapması 0.19 mrad Ölçüm mesafesi 0.6m-130m Ölçme hızı (nokta sayısı/saniye) / / / Ölçüm hatası ±2mm Çözünürlük 70 megapixel üstü renk Dijital ve analog sinyaller işlenirken bu sinyallere eklenerek elde edilmek istenen sinyalin kalitesini bozup onların anlamlı bir veri olmasının önüne geçen parazitlere -ek bilgileregürültü denmektedir. Gürültüler verinin yorumlandırılmasını zorlaştırarak anlamlı bir sonuç üretilmesini engellerler. Gürültüler çevresel, sistematik veya kaba hatalar sonucu oluşmaktadır. RGB-D sensörlerin gürültülü veri üretmesine sebep olan birçok etken vardır. Nesne çekimi yapılırken kameranın hareket ettirilmesi veya kamera sabitken nesnenin hareket ettirilmesi cisimlerin bulanık halde elde edilmesine neden olur. RGB kameralar ve IR kameraların yapısı birbirinden farklı olduğundan yansıyan ve dönen IR ışınlarının faz gecikmesine uğrar ve derinlik görüntülerinde gürültüye sebep olur. IR genliğindeki belirsizlikler, nesnenin sahip olduğu renk, ortam sıcaklığı ve nemi, entegre zaman hatası gibi bazı hatalar sistematik hataya sebep olmaktadır. Sensörlerin hassasiyeti çok yüksek olmadığı için kendisine yakın olan nesneler ile daha uzaktaki nesneler arasındaki derinlik hesabını istenilen doğrulukta sağlayamazlar. Çoğu zaman multipath hatasına uğrarlar ve dik olması gerek köşeler iç bükey-dış bükey yapıda olurlar [6,7]. Çeşitli filtreleme yöntemleri kullanılarak bu gürültüler yok edilmeye veya azaltılmaya çalışılır. Görüntü işlemede olduğu gibi nokta bulutunada uzamsal filtreler tasarlanabilir. Tasarlanan uzamsal filtrelerde, filtrelenecek noktanın belirli sayıdaki en yakın komşuları veya belirlenen kriterlere göre nokta çevresindeki komşu noktalar filtrelenecek veri setini oluşturur [8]. Bildiride kullanılan yersel lazer tarayıcı ile kısa menzillerde ölçüm yapıldığı için hatasız-gürültüsüz ölçüm yapıldığı kabul edilmiştir. Gürültü sebebi olarak RGB-D sensörünün hatalargürültüler barındırdığı kabul edilmiştir. Filtreler RGB-D nokta bulutuna uygulandıktan sonra mesh geçirilmiş ve lazer tarayıcı ile üretilen nokta bulutundan elde edilen mesh (Delaunay üçgenleme) ile hem görsel gem de istatistiksel karşılaştırılması yapılmıştır. II. UYGULAMA Uygulamada RGB-D sensörlerle elde edilen verilerin gürültüsünü minimize etmek için Gaussian, Median, Mean ve DSA Tabanlı Yüzey Uydurma Filtresi uygulanmıştır. Lazer tarama sonucu elde edilen nokta bulutu ve RGB-D sensör ile elde edilen nokta bulutuna mesh geçirilmiştir. Yüzeyler arasındaki farkı analiz edebilmek için mesh yüzeyleri arası mesafe minimum olacak şekilde çakıştırılmıştır. Çakıştırma işlemi sonucunda meshler arasındaki σ= 9.2 mm olarak hesaplanmıştır. Filtrenin başarısını göstermek için ilk önce bunny test datası üzerinde etkisi denenmiş daha sonra RGB-D sensöründen elde edilen nokta bulutuna belirlenen filtreler uygulanmış ve her filtrenin değişen parametre ve en yakın komşu sayısına göre mesh yüzey geçirilmiştir daha sonra lazer tarayıcıdan elde edilen ve mesh yüzey geçirilen modele göre farkı istatistiksel olarak incelenmiştir. Şekil 2a ve 2b de bunny test verisinin gürültülü halinin nokta bulutunu ve gürültülü nokta bulutuna mesh yüzey geçirilmiş hali görülmektedir. Şekil 3.a ve 3.b sırasıyla RGB-D sensör ve yersel lazer tarayıcı ile elde edilen nokta bulutuna mesh yüzey geçirilmiş Erciyes Üniversitesi Mühendislik Fakültesindeki Fotogrametri Laboratuvarını gösterirken Şekil 3.c bu verilerin çakıştırılmış halini göstermektedir. Şekil 2. a) Bunny Nokta bulutu b) Bunny Mesh.

3 normalizasyon değeridir [9,10]. Şekil 4 de Gaussian filtrenin Bunny test verisine etkisi, Şekil 5 de değişen standart sapma değerinin etkisi şekil 6 da ise çakıştırılma sonrası lazer datası ile arasındaki fark görülmektedir görülebilir. Şekil 3.a) Lazer datası b) RGB-D datası. Şekil4. Gaussian Test Filtreme. Şekil 3.c) Çakıştırma sonrası oluşan hata yüzeyi. A. Gaussian Filtreleme Gauss un normal dağılımına göre sonuç üreten Gaussian filtreleme tekniği, mesh yüzeylerinde kenarların yumuşama eğilimi göstermesine ve daralan yüzeylerin düzleşmesinde etkilidir. Gaussian filtre resimlere uygulandığı zaman resimlerde bulanıklığa neden olmaktadır. Nokta bulutu içerisinden f noktasının kendine en yakın nokta kümesi p Şekil 5. a) σ=0.5 b) σ =1.5. olmak üzere; bu nokta ile en yakın noktaları arasındaki Öklid mesafesi eşitlik (1) de verilmiştir. d = dist ( f, p ) (1) 3 boyulu uzayda noktanın kendisine uzaklıklar belirlendikten sonra, bu noktaya olan etkilerini belirlemek ağırlıklandırılır. Ağırlıklandırma verilmiştir. en yakın noktalara göre noktaların filtrelenecek üzere Gaussian olarak işlemi eşitlik (2) de d2 Gσ ( p ) = exp( ) 2πσ 2 2σ 2 1 (2) Gaussian ağırlıklandırılmış nokta olmak ağırlıklandırılmış nokta eşitlik (3) de verilmiştir. W ( f ) = Gσ ( p ) * p üzere (3) Ağırlık seçilen nokta grubuna ve seçilen standart sapma değerine göre değişmektedir. Standart sapma seçimi uzmanlık gerektiren ve nokta bulutu filtrelenmesini doğrudan etkileyen değerdir. Formüldeki 1 2πσ değeri düzeltme yani Şekil 6. Filtreme sonrası aradaki fark. B. Ortalama Filtreme Nokta bulutundaki her bir noktanın seçilen kritere göre çevresindeki komşu noktaların ortalama değerleri alınarak nokta konumunun yeniden hesaplanmasıdır. Ortalama filtre genellikle konvolusyon filtre olarak bilinir. Resimlerde kullanılan bu filtrede genellikle 3*3 lük kare kernel şeklinde uygulanır daha büyük kare kernel kullanıldığı zaman daha yumuşak sonuç elde edilir. Ortalama filtrede komşuluk sayısı arttığı zaman noktalar arasındaki keskin geçişler daha yumuşak hale gelir [9,11]. Şekil 7 de Ortalama filtrenin Bunny test verisine etkisi, Şekil 8 de değişen komşuluk sayısının etkisi şekil 9 da ise çakıştırılma sonrası lazer datası ile arasındaki fark görülmektedir görülebilir.

4 Şekil 7. Ortalama Test Filtreme. Şekil 11. a) Komşu sayısı:10 b) Komşu sayısı:20. Şekil 8. a) Komşu sayısı:10 b) Komşu sayısı:20. Şekil 12. Filtreme sonrası aradaki fark. D. DSA Tabanlı Yüzey Uydurma Filtresi Şekil 9. Filtreme sonrası aradaki fark. C. Median Filtreme Filtreleme yöntemlerinde en sık kullanılan non-lineer yöntemlerden birisi de median filtrelemedir. Artan veya azalan sıralamaya göre sıralanan sayıların ortanca elemanına median yani ortanca denmektedir. Nokta bulutunda, görüntüde olduğu gibi filtre uygulanacak görüntü pixeli (en yakın noktalar) etrafındaki komşu pixel değerleri sıralanarak ortanca değeri alınır ve ilgili pixel (nokta) değeri yerine ortanca değer atanır. [9,12]. Şekil 10 da Median filtrenin Bunny test verisine etkisi, Şekil 11 de değişen komşuluk sayısının etkisi şekil 12 da ise çakıştırılma sonrası lazer datası ile arasındaki fark görülmektedir görülebilir. Differansiyel Arama Algoritması (DSA) 2012 yılında Civicioğlu, P. Tarafından geliştirilmiş olup temellinde sürü tabanlı çözüme ulaşan bir algoritma bulunmaktadır. DSA meta-sezgisel yapısı gereği çözülecek olan problemin karmaşıklığından etkilenmeyerek en iyi sonuca kısa zamanda ulaşmaktadır. DSA nın iki kontrol parametresine sahip olması ve bu başlangıç değerlerinin değişiminden aşırı etkilenmemesi sebebi ile farklı kullanıcıların farklı stratejilerinden kaynaklı sonuca ulaşmada keskin değişimler yaşanmamaktadır. Bu da DSA nın problem çözme başarısı noktasında JADE, SADE, GSA, ABC, PSO2011 gibi literatürde yaygın olarak kullanılan diğer algoritmalardan daha iyi sonuçlar elde etmesine olanak sağlamaktadır. Küçük popülasyon sayıları ile çözüme ulaşabilen DSA için popülasyon sayısı 5-50 arasında seçilmesi en etkin ve verimli sonuca ulaşmada yardımcı olacaktır [13]. Bildiri kapsamında nokta bulutu filtrelemen için DSA algoritması kullanılmıştır.dsa ile nokta bulutu filtrelemenin işlem adımları aşağıdaki gibidir. ax+by+cz+d=0 düzlemi temsil etmek üzere; 1. Noktanın kendisine en yakın noktları tespit et, 2. Her nokta için aşağıdaki işlemleri tekrar et; -Noktanın kendine en yakın komşularını belirle, -Düzlem parametrelerini bu noktalar için DSA ile düzlem katsayılarını tespit et, -Noktanın belirlenen düzleme iz düşümünü hesapla, -Noktanın yeni konumunu hafızaya al ve başa Şekil 10. Median Test Filtreme dön.

5 3. İşlemi sonlandır [8]. Şekil 13 da DSA Tabanlı Yüzey Uydurma Filtresinin Bunny test verisine etkisi, Şekil 14 de değişen komşuluk sayısının etkisi şekil 15 da ise çakıştırılma sonrası lazer datası ile arasındaki fark görülmektedir görülebilir. değiştirmektedir. Bu parametreler tecrübe veya deneme yanılma yöntemiyle kullanıcılar tarafından değiştirilmelidir. RGB-D veri setinin filtreleme öncesi ve filtreleme sonrası mesh yüzeyler arasındaki mesafelerin standart sapma değeri çizelge 3 de verilmiştir. Elde edilen sonuçlarda en iyi sonucu DSA Tabanlı Yüzey Uydurma Filtresi (EYK=20) verirken, Gaussian filtresi (σ =1.5) en kötü sonucu verdiği hesaplanmıştır. ÇIZELGE 3. RGB-D SENSORDEN ELDE EDILEN MESH YUZEYIN DIĞER MESH YUZEYLERE GÖRE ISTATISTIKSEL OLARAK KARŞILAŞTIRILMASI. Şekil 13. DSA Tabanlı Yüzey Uydurma Filtresi. Lazer Tarama Gaussian (σ =0.5) Gaussian (σ =1.5) Ortalama (EYK=10) Ortalama (EYK=20) Median (EYK=10) Median (EYK=20) DSA(EYK=10) DSA(EYK=20) σ = 9.2 mm σ = 8.7 mm σ = 9.0 mm σ = 8.8 mm σ = 8.1 mm σ = 8.6 mm σ = 8.2 mm σ = 8.3 mm σ = 7.7 mm TEŞEKKÜR Bu bildiri 115Y235 kodlu TÜBİTAK projesi tarafından desteklenmiştir. Şekil 11 a) Komşu sayısı:10 b) Komşu sayısı:20. Şekil 12. Filtreme sonrası aradaki fark. III. SONUÇ İç mekan haritalamasında RGB-D sensörler her ne kadar zaman olarak maliyetli olsa da ekonomik olarak oldukça kazançlı bir yöntemdir. RGB-D sensörler ile elde edilen nokta bulutu çeşitli filtreleme yöntemleriyle filtrelenerek gürültü seviyeleri minimize edilebildiği görülmektedir. Nokta bulutu filtrelemesi yapılırken istatistiksel karşılaştırma ve görsel karşılaştırma birlikte göz önünde bulundurulmalıdır. RGB-D sensörle elde edilen nokta bulutunun filtrelenmesi sonucu elde edilen elde edilen nokta bulutu bazı nesnelerde nerdeyse yersel lazer tarayıcılarla yarışır hale gelse de gelişen teknoloji ile birlikte aradaki farkın kapanacağı kuşkusuzdur [4]. RGB-D ile elde edilen nokta bulutuna uygulanacak filtre seçimi ve her bir filtrenin kendi içerisindeki değiştirilen parametreler sonucu KAYNAKLAR [1] Gümüş, K., & Erkaya, H., 2007, Mühendislik Uygulamalarında Kullanılan Yersel Lazer Tarayıcı Sistemler,Ytü Jeodezi ve Fotogrametri Müh. Bölümü, Ölçme Tekniği Anabilim Dalı, İstanbul. [2] Jesus M.G., Ismael G.-V., Miguel C., Vicente M., Vidrilo, 2015, The visual and depth robot indoor localization with objects information dataset, Int. J. Robot. Res. [3] Grivon, D.; Vezzetti, E.; Violante, M., 2014, Study and development of a low cost "OptInertial 3D scanner, Precision Engineering-Journal Of The International Societies For Precision Engineering And Nanotechnology, 38(2), [4] Henry, P., Krainin, M., Herbst, E., Ren, X., & Fox, D,. 2010, RGB-D mapping: Using depth cameras for dense 3D modeling of indoor environments, In In the 12th International Symposium on Experimental Robotics (ISER). [5] Akkuş T., 2015, Havalimanlarında Yolcu Bagaj Ve Kargolarının Boyut Hacim Ve Ağırlık Ölçümlerinin Rgb-D Kamera Ve Yük Hücresi (Loadcell) Kullanılarak Tespiti, Gediz Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. [6] Zhang Z., 2012, Microsoft kinect sensor and its effect, IEEE Multimed. 19 (2) [7] Hansard, M., Lee, S., Choi, O., & Horaud, R. P., 2012, Time-of-flight cameras: principles, methods and applications. Springer Science & Business Media, [8] Çivicioğlu P., Karkınlı A.E., Kesikoğlu A., Atasever Ü.H., Kurban T., Beşdok E., Özkan C., 2014, Nokta Bulutu Filtrelenmesinde Koloni-Arama Algoritmasının Kullanımı, 5. Uzaktan Algılama-Cbs Sempozyumu (Uzal-Cbs 2014), İstanbul.

6 [9] Gonzalez, R. S., and Paul Wintz. "Digital image processing." (1977). [10] Tomasi C., Manduchi R., 1998, Bilateral Filtering for Gray and Color Image, Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, Bombay, India. [11] Domínguez, G. F., Bischof, H., & Beichel, R. 2003, Fast 3D mean shift filter for CT images, In Scandinavian Conference on Image Analysis (pp ), Springer Berlin Heidelberg. [12] Hwang, Y. S., Kim, H. W., & Lee, J. M., 2012, Noise removal of LRF for 3D map building using the superposition median filter, In 2012 IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics (AIM) (pp ), IEEE. [13] Civicioglu, P., 2012, Transforming geocentric cartesian coordinates to geodetic coordinates by using differential search algorithm, Computers&Geosciences, 46,

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

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

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

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

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

SPS ZOOM 300. 3D Lazer Tarayıcı SPS ZOOM 300

SPS ZOOM 300. 3D Lazer Tarayıcı SPS ZOOM 300 3D Lazer Tarayıcı 3D Lazer Tarayıcı 3D lazer tarayıcı çevredesindeki nesnelerin konumsal verilerini hassas bir şekilde ölçen bir cihazdır. Toplanan nokta bulutu verileri daha sonra dijital üç boyutlu modeller

Detaylı

Veri toplama- Yersel Yöntemler Donanım

Veri toplama- Yersel Yöntemler Donanım Veri toplama- Yersel Yöntemler Donanım Data Doç. Dr. Saffet ERDOĞAN 1 Veri toplama -Yersel Yöntemler Optik kamera ve lazer tarayıcılı ölçme robotu Kameradan gerçek zamanlı veri Doç. Dr. Saffet ERDOĞAN

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 (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

HAVADAN LAZER TARAMA ve SAYISAL GÖRÜNTÜ VERİLERİNDEN BİNA TESPİTİ VE ÇATILARIN 3 BOYUTLU MODELLENMESİ

HAVADAN LAZER TARAMA ve SAYISAL GÖRÜNTÜ VERİLERİNDEN BİNA TESPİTİ VE ÇATILARIN 3 BOYUTLU MODELLENMESİ Akdeniz Üniversitesi Uzay Bilimleri ve Teknolojileri Bölümü Uzaktan Algılama Anabilim Dalı HAVADAN LAZER TARAMA ve SAYISAL GÖRÜNTÜ VERİLERİNDEN BİNA TESPİTİ VE ÇATILARIN 3 BOYUTLU MODELLENMESİ Dr.Nusret

Detaylı

Öğr. Gör. Hakan YÜKSEL hakanyuksel@sdu.edu.tr SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ. Akademik Bilişim 2013 1

Öğr. Gör. Hakan YÜKSEL hakanyuksel@sdu.edu.tr SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ. Akademik Bilişim 2013 1 Öğr. Gör. Hakan YÜKSEL hakanyuksel@sdu.edu.tr SÜLEYMAN DEMİREL ÜNİVERSİTESİ Akademik Bilişim 2013 1 İçerik Hareket Temelli İşlemler Temassız hareket algılayıcısı: Kinect Kinect Uygulamaları Kinect in getirdikleri

Detaylı

ANKARA ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ

ANKARA ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ANKARA ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ SANAL ARTIRILMIŞ VE AKILLI TEKNOLOJİLER (SAAT) LABORATUVARI SAAT Laboratuvarı Koordinatör: Yrd. Doç. Dr. Gazi Erkan BOSTANCI SAAT

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

LIDAR VE YERSEL LAZER TARAYICI SİSTEMLERİ. Yersel Lazer Tarayıcı Hakkında Genel Bilgi

LIDAR VE YERSEL LAZER TARAYICI SİSTEMLERİ. Yersel Lazer Tarayıcı Hakkında Genel Bilgi LIDAR VE YERSEL LAZER TARAYICI SİSTEMLERİ LIDAR (Light Detection and Ranging) bir hava taşıtı ya da yersel tarayıcılar tarafından elde edilir. Bazı uygulamalarda sayısal kamera görüntüleri ile birlikte

Detaylı

Bu proje Avrupa Birliği ve Türkiye Cumhuriyeti tarafından finanse edilmektedir. İLERİ ÖLÇME TEKNİKLERİ (CMM) EĞİTİMİ DERS NOTU

Bu proje Avrupa Birliği ve Türkiye Cumhuriyeti tarafından finanse edilmektedir. İLERİ ÖLÇME TEKNİKLERİ (CMM) EĞİTİMİ DERS NOTU Bu proje Avrupa Birliği ve Türkiye Cumhuriyeti tarafından finanse edilmektedir. İLERİ ÖLÇME TEKNİKLERİ (CMM) EĞİTİMİ DERS NOTU İLERİ ÖLÇME TEKNİKLERİ Koordinat Ölçme Teknolojisi Koordinat ölçme teknolojisi,

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

UZAKTAN ALGILAMA- UYGULAMA ALANLARI

UZAKTAN 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

Detaylı

İnşaat Mühendisliğine Giriş İNŞ-101. Yrd.Doç.Dr. Özgür Lütfi Ertuğrul

İnşaat Mühendisliğine Giriş İNŞ-101. Yrd.Doç.Dr. Özgür Lütfi Ertuğrul İnşaat Mühendisliğine Giriş İNŞ-101 Yrd.Doç.Dr. Özgür Lütfi Ertuğrul Ölçme Bilgisine Giriş Haritaların ve Ölçme Bilgisinin Kullanım Alanları Ölçmeler sonucunda üretilen haritalar ve planlar pek çok mühendislik

Detaylı

Eski Yunanca'dan batı dillerine giren Fotogrametri sözcüğü 3 kök sözcükten oluşur. Photos(ışık) + Grama(çizim) + Metron(ölçme)

Eski Yunanca'dan batı dillerine giren Fotogrametri sözcüğü 3 kök sözcükten oluşur. Photos(ışık) + Grama(çizim) + Metron(ölçme) FOTOGRAMETRİ FOTOGRAMETRİ Eski Yunanca'dan batı dillerine giren Fotogrametri sözcüğü 3 kök sözcükten oluşur. Photos(ışık) + Grama(çizim) + Metron(ölçme) Buna göre ışık yardımı ile ölçme (çizim yapabilme)

Detaylı

Sevim Yasemin ÇİÇEKLİ 1, Coşkun ÖZKAN 2

Sevim Yasemin ÇİÇEKLİ 1, Coşkun ÖZKAN 2 1078 [1025] LANDSAT 8'İN ADANA SEYHAN BARAJ GÖLÜ KIYI ÇİZGİSİNİN AYLIK DEĞİŞİMİNİN BELİRLENMESİNDE KULLANILMASI Sevim Yasemin ÇİÇEKLİ 1, Coşkun ÖZKAN 2 1 Arş. Gör., Erciyes Üniversitesi, Harita Mühendisliği

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

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

RÜZGAR ENERJİSİ KAYNAĞI VE BELİRSİZLİK

RÜZGAR ENERJİSİ KAYNAĞI VE BELİRSİZLİK 4. İzmir Rüzgâr Sempozyumu // 28-30 Eylül 2017 // İzmir RÜZGAR ENERJİSİ KAYNAĞI VE BELİRSİZLİK Prof. Dr. Barış Özerdem İzmir Ekonomi Üniversitesi Havacılık ve Uzay Mühendisliği Bölümü baris.ozerdem@ieu.edu.tr

Detaylı

HACİM HESAPLAMALARINDA LASER TARAMA VE YERSEL FOTOGRAMETRİNİN KULLANILMASI

HACİM HESAPLAMALARINDA LASER TARAMA VE YERSEL FOTOGRAMETRİNİN KULLANILMASI TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası 12. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı 11 15 Mayıs 2009, Ankara HACİM HESAPLAMALARINDA LASER TARAMA VE YERSEL FOTOGRAMETRİNİN KULLANILMASI M. Yakar

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

Uzaktan Algılama Teknolojileri

Uzaktan 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

Detaylı

Tanımlar, Geometrik ve Matemetiksel Temeller. Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ. JDF329 Fotogrametri I Ders Notu

Tanımlar, 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

Detaylı

PROJE RAPORU. - Prof. Dr. İrfan ŞİAP - Doç. Dr. Ünal UFUKTEPE

PROJE RAPORU. - Prof. Dr. İrfan ŞİAP - Doç. Dr. Ünal UFUKTEPE TÜBİTAK-BİDEB Y.İ.B.O. ÖĞRETMENLERİ(FEN ve TEKNOLOJİ, FİZİK, KİMYA, BİYOLOJİ ve MATEMATİK) PROJE DANIŞMANLIĞI EĞİTİMİ ÇALIŞTAY PROGRAMI 2009-2 PROJE RAPORU PROJENİN ADI: Uzunluk Ölçümlerinde Farklı Bir

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ (Veri Ön İşleme-2) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN

VERİ MADENCİLİĞİ (Veri Ön İşleme-2) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN VERİ MADENCİLİĞİ (Veri Ön İşleme-2) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr Genel İçerik Veri Madenciliğine Giriş Veri Madenciliğinin Adımları Veri Madenciliği Yöntemleri Sınıflandırma Kümeleme

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

VIERO, görüntü tabanlı analiz sayesinde, ortalama araç hızı bilgisi üretmekte ve araç yoğunluğunu da ölçmektedir. VIERO Araç Sayım Sistemi

VIERO, görüntü tabanlı analiz sayesinde, ortalama araç hızı bilgisi üretmekte ve araç yoğunluğunu da ölçmektedir. VIERO Araç Sayım Sistemi ARAÇ SAYIM SİSTEMİ VIERO, görüntü tabanlı analiz sayesinde, ortalama araç hızı bilgisi üretmekte ve araç yoğunluğunu da ölçmektedir. VIERO Araç Sayım Sistemi VIERO Araç Sayım Sistemi, görüntü tabanlı olarak,

Detaylı

GÖRÜNTÜ TABANLI ALGILAMA İLE QUADROTORUN HAREKETLİ BİR CİSMİ TAKİBİ

GÖRÜNTÜ TABANLI ALGILAMA İLE QUADROTORUN HAREKETLİ BİR CİSMİ TAKİBİ GÖRÜNTÜ TABANLI ALGILAMA İLE QUADROTORUN HAREKETLİ BİR CİSMİ TAKİBİ 1 PROJENİN TANIMI Bu projede bir quadrotora, görüntü tabanlı algılama ile hareketli bir nesneyi otonom olarak takip etme özelliği kazandırılmıştır.

Detaylı

Yasal Durum, Ölçüm Standartları, Kalibrasyon, Cihaz ve Ekipman

Yasal Durum, Ölçüm Standartları, Kalibrasyon, Cihaz ve Ekipman Yasal Durum, Ölçüm Standartları, Kalibrasyon, Cihaz ve Ekipman Betül KESKİN ÇATAL Çevre ve Orman Uzmanı Ölçüm ve İzleme Dairesi Başkanlığı Çevre Yönetimi Genel Müdürlüğü Amaç Çevresel gürültünün kontrolü

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

FOTOGRAMETRİ DAİRESİ BAŞKANLIĞI FAALIYETLERI

FOTOGRAMETRİ DAİRESİ BAŞKANLIĞI FAALIYETLERI FOTOGRAMETRİ DAİRESİ BAŞKANLIĞI FAALIYETLERI Fotg.D.Bşk.lığı, yurt içi ve yurt dışı harita üretimi için uydu görüntüsü ve hava fotoğraflarından fotogrametrik yöntemlerle topoğrafya ve insan yapısı detayları

Detaylı

GeoSLAM. GPS ihtiyacı olmadan; 3D mobil veri elde etme

GeoSLAM. GPS ihtiyacı olmadan; 3D mobil veri elde etme GeoSLAM GPS ihtiyacı olmadan; 3D mobil veri elde etme GeoSLAM 2012 yılında İngiltere de yenilikçi bir sicili bulunan iki organizasyonun ortak girişimi olarak kurulmuştur : Avusturalya Ulusal Bilim Ajansı

Detaylı

THE EFFECT TO GEOREFERENCING ACCURACY OF CONTROL TARGETS IN TERRESTRIAL LASER SCANNING APPLICATIONS

THE EFFECT TO GEOREFERENCING ACCURACY OF CONTROL TARGETS IN TERRESTRIAL LASER SCANNING APPLICATIONS YERSEL LAZER TARAMA UYGULAMALARINDA KONTROL HEDEFLERİNİN KONUMLANDIRMA DOĞRULUĞUNA ETKİSİ K. GÜMÜŞ 1, H.ERKAYA 2 1 Niğde Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Harita Mühendisliği Bölümü, Ölçme Tekniği Anabilim

Detaylı

VERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN

VERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN VERİ MADENCİLİĞİ (Kümeleme) Yrd.Doç.Dr. Kadriye ERGÜN kergun@balikesir.edu.tr İçerik Kümeleme İşlemleri Kümeleme Tanımı Kümeleme Uygulamaları Kümeleme Yöntemleri Kümeleme (Clustering) Kümeleme birbirine

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

Uzaktan Algılama Teknolojileri

Uzaktan Algılama Teknolojileri Uzaktan Algılama Teknolojileri Ders 4 Pasif - Aktif Alıcılar, Çözünürlük ve Spektral İmza Kavramları Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Pasif Aktif Alıcılar Pasif alıcılar fiziksel ortamdaki bilgileri

Detaylı

Genel Bilgiler FLI MAP. Koridor Tipi Çalışmalar. Geniş Alan Çalışmaları

Genel Bilgiler FLI MAP. Koridor Tipi Çalışmalar. Geniş Alan Çalışmaları FLI MAP Çeşitli helikopterlere monte edilebilen Fli Map in geliştirdiği taşınabilir lazer altimetre sistemi pazardaki hızlı, detaylı ve doğru veri toplama ihtiyaçlarını gidermek için geliştirilmiştir.

Detaylı

TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ

TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ FOTOGRAMETRİDE ALGILAMA SİSTEMLERİ, ÖZELLİKLERİ ve SAĞLADIKLARI VERİ BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF345 TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ DERSİ NOTLARI http://geomatik.beun.edu.tr/marangoz/

Detaylı

Fotogrametrinin Optik ve Matematik Temelleri

Fotogrametrinin Optik ve Matematik Temelleri Fotogrametrinin Optik ve Matematik Temelleri Resim düzlemi O : İzdüşüm (projeksiyon ) merkezi P : Arazi noktası H : Asal nokta N : Nadir noktası c : Asal uzaklık H OH : Asal eksen (Alım ekseni) P OP :

Detaylı

T.C NECMETTİN ERBAKAN ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK ve MİMARLIK FAKÜLTESİ HARİTA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ NORMAL ÖĞRETİM, 2015-2016 AKADEMİK YILI DERS PLANI

T.C NECMETTİN ERBAKAN ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK ve MİMARLIK FAKÜLTESİ HARİTA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ NORMAL ÖĞRETİM, 2015-2016 AKADEMİK YILI DERS PLANI 0010070001 Ölçme Bilgisi-1 3+1+0 3,5 6 0010070002 Harita Mühendisliğine Giriş 2+0+0 2 3 0010070003 Matematik-1 4+0+0 4 7 0010070004 Fizik-1 4+0+0 4 6 0010070005 Türk Dili-1 2+0+0 2 2 0010070006 Atatürk

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

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

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

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİ VE UZAKTAN ALGILAMA

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİ VE UZAKTAN ALGILAMA TAŞINMAZ GELİŞTİRME TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİ VE UZAKTAN ALGILAMA Yrd.Doç.Dr. Aziz ŞiŞMAN 1 ÜNITE: 1 CBS DE VERI TEMINI Yrd.Doç.Dr. Aziz ŞiŞMAN İçindekiler 4.1. CBS DE VERİ TEMİNİ...

Detaylı

Uzaktan Algılama Teknolojileri

Uzaktan Algılama Teknolojileri Uzaktan Algılama Teknolojileri Ders 4 Pasif - Aktif Alıcılar, Çözünürlük ve Spektral İmza Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Pasif Aktif Alıcılar Pasif alıcılar fiziksel ortamdaki bilgileri pasif olarak

Detaylı

VIERO ARAÇ SAYIM SİSTEMİ

VIERO ARAÇ SAYIM SİSTEMİ VIERO ARAÇ SAYIM SİSTEMİ VIERO, görüntü tabanlı analiz sayesinde, ortalama araç hızı bilgisi üretmekte ve araç yoğunluğunu da ölçmektedir. Viero Araç Sayım Sistemi Viero Araç Sayım Sistemi, görüntü tabanlı

Detaylı

Ulusal Metroloji Enstitüsü GENEL METROLOJİ

Ulusal Metroloji Enstitüsü GENEL METROLOJİ Ulusal Metroloji Enstitüsü GENEL METROLOJİ METROLOJİNİN TANIMI Kelime olarak metreden türetilmiş olup anlamı ÖLÇME BİLİMİ dir. Metrolojinin Görevi : Bütün ölçme sistemlerinin temeli olan birimleri (SI

Detaylı

YOĞUN 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 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,

Detaylı

M. Taner Aktaş, GISP : mtaktas@yahoo.com

M. Taner Aktaş, GISP : mtaktas@yahoo.com Technical Workshops 25.Mayıs.2012 Taşkın Risk Haritası Oluşturmada LiDAR Yöntemi ve ArcHydro 2.0 Araçları M. Taner Aktaş, GISP Gündem Giriş LiDAR Yöntemi ArcGIS ile LiDAR ArcHydro Araçları Taşkın Risk

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

ÖZGEÇMİŞ VE YAYINLAR. Geomatik Mühendisliği Bölümü, 34469 Ayazağa İstanbul / Türkiye Tel: +90 212 285 72 02 Fax: +90 212 285 65 87

ÖZGEÇMİŞ VE YAYINLAR. Geomatik Mühendisliği Bölümü, 34469 Ayazağa İstanbul / Türkiye Tel: +90 212 285 72 02 Fax: +90 212 285 65 87 ÖZGEÇMİŞ VE YAYINLAR Kişisel Bilgiler İsim: Emin Özgür Avşar Adres: Geomatik Mühendisliği Bölümü, 34469 Ayazağa İstanbul / Türkiye Tel: +90 212 285 72 02 Fax: +90 212 285 65 87 E-posta: avsarem@itu.edu.tr

Detaylı

Bilgisayarla Görüye Giriş

Bilgisayarla 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 ) /, / ( ),, (

Detaylı

Ölçme Bilgisi Jeofizik Mühendisliği Bölümü

Ölçme Bilgisi Jeofizik Mühendisliği Bölümü Ölçme Bilgisi Jeofizik Mühendisliği Bölümü Yrd. Doç. Dr. H. Ebru ÇOLAK ecolak@ktu.edu.tr Karadeniz Teknik Üniversitesi, GISLab Trabzon www.gislab.ktu.edu.tr/kadro/ecolak DÜŞEY MESAFELERİN YÜKSEKLİKLERİN

Detaylı

HAVACILIKTA TERSİNE MÜHENDİSLİK UYGULAMALARI. Özgecan YILDIZ 1

HAVACILIKTA TERSİNE MÜHENDİSLİK UYGULAMALARI. Özgecan YILDIZ 1 HAVACILIKTA TERSİNE MÜHENDİSLİK UYGULAMALARI Özgecan YILDIZ 1 Tersine Mühendislik Nedir? Tersine mühendislik, teknik bilgi paketi mevcut olmayan bir sistem, cihaz ya da parçanın üretim aşamalarını da içerecek

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

MÜHENDİSLİK ÖLÇMELERİ UYGULAMASI (HRT4362) 8. Yarıyıl

MÜHENDİSLİK ÖLÇMELERİ UYGULAMASI (HRT4362) 8. Yarıyıl İnşaat Fakültesi Harita Mühendisliği Bölümü Ölçme Tekniği Anabilim Dalı MÜHENDİSLİK ÖLÇMELERİ UYGULAMASI (HRT4362) 8. Yarıyıl D U L K Kredi 2 0 2 3 ECTS 2 0 2 3 UYGULAMA-1 ELEKTRONİK ALETLERİN KALİBRASYONU

Detaylı

Hava Kirleticilerin Atmosferde Dağılımı ve Hava Kalitesi Modellemesi P R O F. D R. A B D U R R A H M A N B A Y R A M

Hava Kirleticilerin Atmosferde Dağılımı ve Hava Kalitesi Modellemesi P R O F. D R. A B D U R R A H M A N B A Y R A M Hava Kirleticilerin Atmosferde Dağılımı ve Hava Kalitesi Modellemesi P R O F. D R. A B D U R R A H M A N B A Y R A M Temel Kavramlar Emisyon Dış Hava Kalitesi Hava Kalitesi Dağılım Modellemesi Emisyon

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

T.C NECMETTİN ERBAKAN ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK ve MİMARLIK FAKÜLTESİ HARİTA MÜHENDİSLİĞİBÖLÜMÜ NORMAL ÖĞRETİM, AKADEMİK YILI DERS PLANI

T.C NECMETTİN ERBAKAN ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK ve MİMARLIK FAKÜLTESİ HARİTA MÜHENDİSLİĞİBÖLÜMÜ NORMAL ÖĞRETİM, AKADEMİK YILI DERS PLANI 0010070001 0010070002 0010070003 0010070004 0010070005 0010070006 0010070007 TOPLAM Ölçme Bilgisi-1 ADI T+U+L KREDİ 3+1+0 3,5 6 Harita Mühendisliğine Giriş 2+0+0 2 3 Matematik-1 4+0+0 4 7 Fizik-1 4+0+0

Detaylı

Teknik Katalog [Kızılötesi Kamera]

Teknik Katalog [Kızılötesi Kamera] Teknik Katalog [Kızılötesi Kamera] [PCE-TC 9] PCE Teknik Cihazlar Paz. Tic. Ltd.Şti. Halkalı Merkez Mah. Pehlivan Sok. No 6/C 34303 Küçükçekmece/ İstanbul Türkiye Mail: info@pce-cihazlari.com.tr Telefon:

Detaylı

Her şey dahil. Mükemmel çözüm!

Her şey dahil. Mükemmel çözüm! Her şey dahil. Mükemmel çözüm! Profesyonel ve düşük maliyetli lensleri değiştirilebilen kamera iç ve dış ortam kullanım için uygundur.dahili olarak 32 GB a kadar dijital video kayıt sistemine ve 3.1 megapiksele

Detaylı

ORION ECHO ECH0201 Kullanıcı Kitapçığı Ver. 1.03

ORION ECHO ECH0201 Kullanıcı Kitapçığı Ver. 1.03 ORION ECHO ECH0201 Kullanıcı Kitapçığı Ver. 1.03 İÇİNDEKİLER 1.0. Orion ECH 0201 Ultrasonic Seviye Transmitteri 3 1.1. Ech_0201 Dc Hata Kontrolü Özellikleri 3 1.2. Uygulamalar 3 1.3. Teknik Özellikler

Detaylı

Bilgisayarla Görüye Giriş

Bilgisayarla Görüye Giriş Bilgisayarla Görüye Giriş Ders 6 Kenar, Köşe, Yuvarlak Tespiti Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr KENAR TESPİTİ Kenar Tespiti Amaç: Görüntüdeki ani değişimleri / kesintileri algılamak Şekil bilgisi elde

Detaylı

TRUE3D. BIL 496 Bitirme Projesi. Ebubekir AKGÜL. Danışman: Yrd.Doç.Dr. Yakup GENÇ. Haziran 2014. GYTE - Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

TRUE3D. BIL 496 Bitirme Projesi. Ebubekir AKGÜL. Danışman: Yrd.Doç.Dr. Yakup GENÇ. Haziran 2014. GYTE - Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü TRUE3D BIL 496 Bitirme Projesi Ebubekir AKGÜL Danışman: Yrd.Doç.Dr. Yakup GENÇ Haziran 2014 GYTE - Bilgisayar Mühendisliği Bölümü İçerik Sistem Mimarisi Kinect Server Konum

Detaylı

Küçük ve Mikro Ölçekli Enerji Yatırımları için Hibrit Enerji Modeli

Küçük ve Mikro Ölçekli Enerji Yatırımları için Hibrit Enerji Modeli Küçük ve Mikro Ölçekli Enerji Yatırımları için Hibrit Enerji Modeli Mustafa Yıldız Enerji Mühendisliği Yüksek Lisans Programı Bitirme Tezi Danışman: Yard. Doç. Dr. Ferhat Bingöl 4. İzmir Rüzgar Sempozyumu

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

GÖRÜNTÜ İŞLEME - (7.Hafta) KENAR BELİRLEME ALGORİTMALARI

GÖRÜNTÜ 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

Detaylı

DİNAMİK SENSÖR YERLEŞTİRME PROBLEMİNİN DİFERANSİYEL ARAMA ALGORİTMASI İLE ÇÖZÜLMESİ

DİNAMİK SENSÖR YERLEŞTİRME PROBLEMİNİN DİFERANSİYEL ARAMA ALGORİTMASI İLE ÇÖZÜLMESİ DİNAMİK SENSÖR YERLEŞTİRME PROBLEMİNİN DİFERANSİYEL ARAMA ALGORİTMASI İLE ÇÖZÜLMESİ Pınar ÇİVİCİOĞLU 1, Ahmet Emin KARKINLI, Erkan BEŞDOK 3 ÖZET 1 Doç. Dr., Erciyes Üniversitesi, Sivil Havacılık Yüksekokulu,

Detaylı

Araştırma Görevlisi İSMAİL ÇÖLKESEN

Araştırma 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.

Detaylı

RICO RPP Hibrit Teknolojisi ile tek seferde Panoramik ve video CCTV İncelemesi

RICO RPP Hibrit Teknolojisi ile tek seferde Panoramik ve video CCTV İncelemesi RICO RPP Hibrit Teknolojisi ile tek seferde Panoramik ve video CCTV İncelemesi İSKİ ŞARTNAMESİNE UYGUN VE İSKİ ONAYLIDIR RICO RPP Hibrit Teknolojisi* uzun yılların deneyimleriyle kanıtlamış panning / dönen

Detaylı

ÖZGEÇMİŞ ve YAYINLAR LİSTESİ

ÖZGEÇMİŞ 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 :

Detaylı

Yeni Nesil Şahingözü Keşif Gözetleme Sistemleri.

Yeni Nesil Şahingözü Keşif Gözetleme Sistemleri. Yeni Nesil Şahingözü Keşif Gözetleme Sistemleri www.aselsan.com.tr Yeni Nesil Keşif Gözetleme Sistemleri Tespit, teşhis ve tanıma özellikleri kullanılarak tehditlerin detaylı olarak belirlenmesi, keşif

Detaylı

ATOS ScanBox Standartlaştırılmış Endüstriyel Otomasyon Ölçüm Sistemi

ATOS ScanBox Standartlaştırılmış Endüstriyel Otomasyon Ölçüm Sistemi GOM Workshop Serisi Sac Metal Şekillendirme ATOS ScanBox Standartlaştırılmış Endüstriyel Otomasyon Ölçüm Sistemi Ervin ADALI 12 Nisan, 2017 ATOS Otomasyon Sanayi tip Robot üzerinde Sensör Hızlı ölçüm ve

Detaylı

Çıkış Birimleri. Çıkış Birimleri. Giriş Birimleri. İşlem Birimi. Bellek Birimleri

Çıkış Birimleri. Çıkış Birimleri. Giriş Birimleri. İşlem Birimi. Bellek Birimleri Çıkış Birimleri Giriş Birimleri İşlem Birimi Çıkış Birimleri Bellek Birimleri Çıkış Birimleri Çıkış birimleri; bilgisayardaki işlemlerin sonucunda elde edilen ve kullanıcıya ses ya da görüntü olarak aktarılacak

Detaylı

BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ AKADEMİK ÖZGEÇMİŞ FORMU

BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ AKADEMİK ÖZGEÇMİŞ FORMU BİLECİK ŞEYH EDEBALİ ÜNİVERSİTESİ AKADEMİK ÖZGEÇMİŞ FORMU KİŞİSEL BİLGİLER Adı Soyadı Tolga YÜKSEL Ünvanı Birimi Doğum Tarihi Yrd. Doç. Dr. Mühendislik Fakültesi/ Elektrik Elektronik Mühendisliği 23.10.1980

Detaylı

Environmental Noise Directive. Veri Yönetimi Uzmanı Saul DAVIS, Anahtar Uzman 4

Environmental Noise Directive. Veri Yönetimi Uzmanı Saul DAVIS, Anahtar Uzman 4 TR2009/0327.03-01/001 Technical Assistance for Implementation Capacity for the () Çevresel Gürültü Direktifinin Uygulama Kapasitesi için Teknik Yardım Projesi Bu Proje Avrupa Birliği ve Türkiye Cumhuriyeti

Detaylı

Gürültü kaynağı verileri (2) - karayolları

Gürültü kaynağı verileri (2) - karayolları Çevresel Gürültü Direktinin Uygulama Kapasitesi için Teknik Yardım Projesi Technical Assistance for Implementation Capacity for the Environmental Noise Directive Gürültü kaynağı verileri (2) - karayolları

Detaylı

Çekişmeli Üretici Ağlar Kullanarak Dış Mekan Görüntülerinin Geçici Niteliklerini Düzenleme

Çekişmeli 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,

Detaylı

BAZI İLLER İÇİN GÜNEŞ IŞINIM ŞİDDETİ, GÜNEŞLENME SÜRESİ VE BERRAKLIK İNDEKSİNİN YENİ ÖLÇÜMLER IŞIĞINDA ANALİZİ

BAZI İLLER İÇİN GÜNEŞ IŞINIM ŞİDDETİ, GÜNEŞLENME SÜRESİ VE BERRAKLIK İNDEKSİNİN YENİ ÖLÇÜMLER IŞIĞINDA ANALİZİ Güneş Günü Sempozyumu 99-28 Kayseri, 2-27 Haziran 1999 BAZI İLLER İÇİN GÜNEŞ IŞINIM ŞİDDETİ, GÜNEŞLENME SÜRESİ VE BERRAKLIK İNDEKSİNİN YENİ ÖLÇÜMLER IŞIĞINDA ANALİZİ Hüsamettin BULUT Çukurova Üni. Müh.

Detaylı

UZAKTAN ALGILAMA YÖNTEMİ MADEN ARAŞTIRMA RAPORU

UZAKTAN ALGILAMA YÖNTEMİ MADEN ARAŞTIRMA RAPORU 2014 UZAKTAN ALGILAMA YÖNTEMİ MADEN ARAŞTIRMA RAPORU, İhsanullah YILDIZ Jeofizik Mühendisi UZAKTAN ALGILAMA MADEN UYGULAMASI ÖZET İnceleme alanı Ağrı ili sınırları içerisinde bulunmaktadır.çalışmanın amacı

Detaylı

İRİSTEN KİMLİK TANIMA SİSTEMİ

İRİSTEN KİMLİK TANIMA SİSTEMİ ÖZEL EGE LİSESİ İRİSTEN KİMLİK TANIMA SİSTEMİ HAZIRLAYAN ÖĞRENCİLER: Ceren KÖKTÜRK Ece AYTAN DANIŞMAN ÖĞRETMEN: A.Ruhşah ERDUYGUN 2006 İZMİR AMAÇ Bu çalışma ile, güvenlik amacıyla kullanılabilecek bir

Detaylı

Laser LAX 300 G. Kullanma kılavuzu

Laser LAX 300 G. Kullanma kılavuzu Laser LAX 300 G tr Kullanma kılavuzu A1 4 3 2a 1a 2b 8 4 5 9 1b 6 7 A2 A3 11 10 A4 A5 A6 L1 ± 0,3 mm/m ± 23/64 A7 L1 ± 0,3 mm/m ± 23/64 L2 ± 1/4 ± 0,2 mm/m B1 B2 90 C1 C2 C3 C4 X1 X2 X3 5m 5m S = 5m

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ. BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF329 FOTOGRAMETRİ I DERSi NOTLARI

Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ. BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF329 FOTOGRAMETRİ I DERSi NOTLARI FOTOGRAMETRİ I GEOMETRİK ve MATEMATİK TEMELLER Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF329 FOTOGRAMETRİ I DERSi NOTLARI http://geomatik.beun.edu.tr/marangoz/

Detaylı

Android Telefonlarla Yol Bozukluklarının Takibi: Kitle Kaynaklı Alternatif Çözüm

Android Telefonlarla Yol Bozukluklarının Takibi: Kitle Kaynaklı Alternatif Çözüm Galatasaray Üniversitesi Android Telefonlarla Yol Bozukluklarının Takibi: Kitle Kaynaklı Alternatif Çözüm Mustafa Tekeli, Özlem Durmaz İncel İçerik Giriş Literatür Özeti Sistem Mimarisi / Metodoloji Öncül

Detaylı

NOKTA BULUTLARININ FILTRELENMESINDE KOLONI-ARAMA ALGORITMASININ KULLANIMI

NOKTA BULUTLARININ FILTRELENMESINDE KOLONI-ARAMA ALGORITMASININ KULLANIMI NOKTA BULUTLARININ FILTRELENMESINDE KOLONI-ARAMA ALGORITMASININ KULLANIMI P. ÇİVİCİOĞLU 1, A.E. KARKINLI 2, A. KESİKOĞLU 2, Ü.H. ATASEVER 3 T.KURBAN 2, E. BEŞDOK 4, C. ÖZKAN 4 1 Doç. Dr., Erciyes Üniversitesi,

Detaylı

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

Yıldız 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

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

TEMEL HARİTACILIK BİLGİLERİ. Erkan GÜLER Haziran 2018

TEMEL HARİTACILIK BİLGİLERİ. Erkan GÜLER Haziran 2018 TEMEL HARİTACILIK BİLGİLERİ Erkan GÜLER Haziran 2018 1 HARİTA Yeryüzündeki bir noktanın ya da tamamının çeşitli özelliklere göre bir ölçeğe ve amaca göre çizilerek, düzlem üzerine aktarılmasına harita

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ. BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF329 FOTOGRAMETRİ I DERSi NOTLARI

Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ. BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF329 FOTOGRAMETRİ I DERSi NOTLARI FOTOGRAMETRİ I GEOMETRİK ve MATEMATİK TEMELLER Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF329 FOTOGRAMETRİ I DERSi NOTLARI http://geomatik.beun.edu.tr/marangoz/

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

GEOMETRİK, MATEMATİK, OPTİK ve FOTOĞRAFİK TEMELLER (HATIRLATMA) Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ

GEOMETRİK, MATEMATİK, OPTİK ve FOTOĞRAFİK TEMELLER (HATIRLATMA) Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ FOTOGRAMETRİ II GEOMETRİK, MATEMATİK, OPTİK ve FOTOĞRAFİK TEMELLER (HATIRLATMA) Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF336 FOTOGRAMETRİ II DERSi NOTLARI

Detaylı

SİNYAL TEMELLERİ İÇİN BİR YAZILIMSAL EĞİTİM ARACI TASARIMI A SOFTWARE EDUCATIONAL MATERIAL ON SIGNAL FUNDAMENTALS

SİNYAL 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

Detaylı

CORINE LAND COVER PROJECT

CORINE LAND COVER PROJECT CORINE LAND COVER PROJECT Coordination of Information on the Environment ÇEVRESEL VERİLERİN KOORDİNASYONU ARAZİ KULLANIM PROJESİ Arazi İzleme Sistemi T.C ÇEVRE VE ORMAN BAKANLIĞI BİLGİ İŞLEM DAİRE BAŞKANLIĞI

Detaylı

YTÜ Makine Mühendisliği Bölümü Mekanik Anabilim Dalı Genel Laboratuvar Dersi Eğilme Deneyi Çalışma Notu

YTÜ Makine Mühendisliği Bölümü Mekanik Anabilim Dalı Genel Laboratuvar Dersi Eğilme Deneyi Çalışma Notu YTÜ Makine Mühendisliği Bölümü Mekanik Anabilim Dalı Genel Laboratuvar Dersi Eğilme Deneyi Çalışma Notu Laboratuar Yeri: B Blok en alt kat Mekanik Laboratuarı Laboratuar Adı: Eğilme Deneyi Konu: Elastik

Detaylı

CCD KAMERA KULLANARAK SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME YOLUYLA GERÇEK ZAMANLI GÜVENLİK UYGULAMASI

CCD 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

Detaylı