Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi
|
|
- Eser Mustafa
- 7 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 Dijital Görüntü İşleme (JDF338) Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi 1
2 Yüksek ve düşük spektral çözünürlüğe sahip dijital görüntülerdeki temel avantaj ve dezavantajlar aşağıda verilmektedir: Dar bant aralığına sahip bantlar daha fazla spektral detay içerirler, ancak daha az enerjiye diğer bir ifade ile düşük sinyal gücüne sahiptirler. Çok bantlı veri daha fazla bilginin depolanması, iletilmesi ve işlenmesini gerektirir. Ancak daha fazla bant sayısı daha fazla spektral detay içerdiğinden cisimlerin ayırt edilmesinde daha çok kolaylık sağlamaktadır.
3 UYDU SİSTEMLERİ-Görüntülerin Özellikleri Radyometrik Ayırma Gücü Bir piksele ait yayın şiddeti (amplitude) Ayırma gücü sayısal olarak bit cinsinden ifade edilir 2 8, 2 11, = 256 [0-255] 2 11 = 2048 [0-2047] 2 16 = [ ]
4 Görüntü Nitelikleri Radyometrik çözünürlük Boyut Hesabı: Tek bir görüntünün boyutu = düşey nokta sayısı x yatay nokta sayısı x renk derinliği Örneğin 16 bit renk (orta gerçek renk) derinliğine sahip 1024 x 768 çözünürlükteki sıkıştırılmamış bir fotoğrafın boyutunu hesaplayalım: Boyut = 1024 x 768 x 16 = bit = Byte = 1536 kb = 1,5 MB 8 bit = 1 byte 1024 byte = 1 kbyte 1024 kbyte = 1 mbyte 1024*8*1024 = bit
5 DİJİTAL UYDU GÖRÜNTÜSÜ Renkli görüntü parlak kırmızı koyu yeşil sarı mor beyaz koyu gri Uzaktan Algılama teknolojisinin kullanılmaya başlandığı ilk zamanlarda doğada tüm objelerin farklı ayırt edilebilir bir spektral yansıması olduğu düşünülüyordu. Ancak böyle olmadığı görüldü.. Örneğin iki farklı ağaç türü yılın belli zaman diliminde farklı yansıma yaparken başka bir zaman diliminde aynı yansımayı yapabileceği tespit edildi.
6 DİJİTAL UYDU GÖRÜNTÜSÜ Renkli görüntü İşlenmemiş ham uydu görüntüleri genelde gri renk seviyesi formatında depolanırlar genellikle 256 (8bit) dir Her bir değer cisimlerden yansıtılan parlaklık değerini gösterir. Bir cismin uydu görüntüsünde ayırt edilebilirliği, görüntünün mekânsal, spektral ve radyometrik çözünürlükleri ile ilişkilidir. Buna ek olarak dikkate alınması gereken diğer faktörler ise cismin; boyutu, doğrultusu, rengi (ya da spektral yansıtım özelliği), dokusu, arka plan ile kontrastı, örüntüsü, diğer cisimlerle olan birleşimi
7 DİJİTAL UYDU GÖRÜNTÜSÜ Kontrast Kontrast, bir cismi (veya görüntüdeki temsilini) diğer cisimlerden ve arka plandan ayırt etmeye yarayan görsel özelliklerdeki farklılıktır. Görsel algılamada kontrast, bir cismin aynı görüş alanında bulunan diğer cisimlerle olan renk ve parlaklığındaki farklılıklar ile belirlenir. En basit ifade ile kontrast, görüntüdeki en parlak bölüm ile en karanlık bölüm arasındaki fark olarak tanımlanabilir. Görüntüde yeterli kontrast olup olmadığı görüntü histogramına bağlı olarak analiz edilir.
8 RADYOMETRİK DÜZELTME Kısmen atmosferik olayların ve atmosferin fiziksel ve kimyasal yapısının etkisinden çoğunluk olarak da arazi yüzeyinden, dünyanın yuvarlak şeklinden kaynaklanan aydınlatma ve yansıtma anormallikleri sonucu oluşan hatalı piksel değerlerinin düzeltilmesi amacıyla uygulanan matematiksel yöntemlerdir.
9 Ön İşleme-Radyometrik Düzeltme Algılayıcı Kalibrasyonu Uydu görüntüsündeki piksel yansıtım değerleri algılayıcıya gelen ışınırlık değerlerine dönüştürülür. Bu dönüşüm özellikle farklı zamanlarda farklı algılayıcılar tarafından ölçülen objelerin yansıtımlarındaki değişimlerin analizinde ve parlaklık değerlerinin yeryüzünde yapılan sayısal ölçümlerle ilişkilendirilmesi (örneğin su kalitesi ile ilgili ölçümler) için gerekli olan matematiksel modellerin geliştirilmesinde kullanılır.
10 Algılayıcılardaki her bir bant için gelen ışınırlık değerini piksel parlaklık/gri değerine dönüştüren farklı bir çıkış fonksiyonu (kalibrasyon parametreleri) vardır. Bu fonksiyonların özellikleri, algılayıcı platformundaki kalibrasyon lambalarıyla veya Güneş e yapılan periyodik gözlemlerle sürekli kontrol edilir. Bu şekilde platform üzerindeki ölçmelerle sürekli kontrol edilen ve güncellenen kalibrasyon verileri kullanıcılara işletmeci firma tarafından sağlanır. 10
11 Ön İşleme-Radyometrik Düzeltme Algılayıcı Kalibrasyonu Genellikle algılayıcılar gelen enerjiye lineer bir tepki verecek şekilde tasarlanırlar. Algılayıcıya gelen ışınırlıkla piksellere atanan gri değerleri (DN) arasındaki ilişki, platformdaki iç kalibrasyon standartlarının spektral ışınırlık değerlerinden lineer regresyon analiziyle bulunur, örn.; Landsat TM için; R ölçülen = A i * DN + B i SPOT HRV için; R ölçülen = DN / A i R ölçülen = ölçülen ışınırlık A i = i bantı için kalibrasyon kazancı B i = i bantı için kalibrasyon ötelemesi A ve B değerleri literatürden veya görüntü destek dosyalarından bulunabilir.
12 Ön İşleme-Radyometrik Düzeltme Atmosferik Düzeltme Atmosfer, Güneş ışınırlığı ve algılayıcının ölçtüğü ışınırlık arasında karmaşık bir ilişki oluşturur. Temel olarak atmosfer gelen enerjiyi yutar ve/veya saçar. Optik bölgede uzaktan algılama sistemleri ile elde edilen enerji yeryüzünden yansıyan ve/veya yayılan enerjiyle atmosferin yaydığı ve/veya saçtığı enerjinin karışımıdır Diğer bir ifade ile algılayıcının birim zamanda birim alandan birim katı içinden algıladığı enerji (ışınırlık), birim zamanda birim alana gelen enerjinin (birim ışınırlık), hedef yansıtımının, atmosferin saçtığı enerjinin ve atmosferik yutulmanın bir fonksiyonudur.
13 Ön İşleme-Radyometrik Düzeltme Atmosferik Düzeltme Görüntüdeki her bir piksel değerinin fonksiyonu olan algılayıcı ışınırlığı matematiksel olarak; Burada; R ölçülen = algılayıcının ölçtüğü toplam spektral ışınırlık, = algılanan yer yüzeyinin yansıtımı, E = birim zamanda yer yüzeyinin birim alanına gelen enerji (birim ışınırlık), T = atmosferin geçirimi (gelen enerji miktarının atmosfer olmaması durumunda yeryüzüne gelecek olan enerji miktarına oranı), Lp = atmosferik yol ışınırlığı matematiksel olarak
14 Ön İşleme-Radyometrik Düzeltme Atmosferik Düzeltme Toplanan atmosferik yol ışınırlığı (Lp) görüntü kontrastını azaltan pus etkisi oluşturur ve bu etki küçük dalga boylarına doğru artış gösterir.
15 Ön İşleme-Radyometrik Düzeltme Atmosferik Düzeltme Atmosferik etkilerin giderilmesinde kullanılan radyometrik düzeltme üç farklı şekilde yapılmaktadır: 1. Uydu algılayıcısı, atmosfer ve hedef arasındaki ilişkiyi ve etkileşimleri modelleyen fiziksel metotlar kullanılır. Atmosferik düzeltmelerin fiziksel olarak modellendiği bu yaklaşım en sağlam ve tutarlı ancak en zor yaklaşımdır. En yaygın kullanılan modeller 5S, 6S, LOWTRAN, MODTRAN, FLAASH, ATCOR2 ve ATCOR3 modelleridir. Bu simülasyonlar meteorolojik, mevsimsel ve coğrafik değişkenleri girdi olarak alırlar. Pratikte bu değişkenler için yeterli zamansal ve mekânsal çözünürlükte değerler elde edilemez ve özellikle atmosferik aerosollerin dağılımının tahmini zordur. Bu yaklaşımlarda Güneş birim ışınırlığı, Güneş ile Dünya arasındaki uzaklığın değişimine bağlı olarak normalize edilir.
16 16
17 17
18 2. Atmosferik düzeltmeler, yansıtımı bilinen doğal veya yapay yeryüzü hedeflerine dayalı olarak yapılır. Yansıtım özellikleri çok iyi bilinen, yeterli çözünürlüğe sahip ve görüntü alanına iyi dağılmış hedef objeleri atmosferik koşulların konumdan konuma olan değişimlerinin belirlenmesinde etkin olarak kullanılabilir 18
19 Ön İşleme-Radyometrik Düzeltme Atmosferik Düzeltme 3. En kolay ve en yaygın kullanılan atmosferik düzeltme yöntemi koyu piksel çıkartımı yöntemidir. Bu yöntemde herhangi bir spektral bant için bir minimum parlaklık değeri (DN) belirlenir ve bu değere göre görüntü histogramı ötelenir. Yani belirlenen değer görüntüdeki bütün piksellerin yansıtım değerlerinden çıkartılır. Bu yöntemde ilgili spektral bant için bazı piksellerin sıfır yansıtım değerine sahip olması gerekliliği kabul edilir. Böylece bu pikseller için ölçülen ışınırlığın (Lp) atmosferik saçılma sonucu oluştuğu ve konumdan konuma değişmediği kabulü yapılır. Genellikle optik veriler için gölge alanlar ve kızıl ötesi bantlar için temiz derin su kütleleri hedef olarak seçilir. Ancak bu yöntem oldukça kaba bir yaklaşımdır ve daha çok pratik amaçlar için kolay ve uygulanabilir bir yöntemdir.
20 Ön İşleme-Radyometrik Düzeltme Atmosferik Düzeltme Genellikle optik veriler için gölge alanlar ve kızıl ötesi bantlar için temiz derin su kütleleri hedef olarak seçilir. Şekilde İstanbul, Büyükçekmece bölgesine ait Landsat TM uydu verisinde kızıl ötesi bantta su cismi hedef olarak seçilerek görüntü histogramı incelenmiş ve su cismine ait piksellerin sıfır yansıtım değerine sahip olması gerekliliğinden yola çıkılarak atmosferin etkisi belirlenmiştir. Ancak bu yöntem oldukça kaba bir yaklaşımdır ve daha çok pratik amaçlar için kolay ve uygulanabilir bir yöntemdir
21 Ön İşleme-Radyometrik Düzeltme Topoğrafik düzeltme Topoğrafik düzeltme adımında, topoğrafik değişimlere bağlı olarak oluşan sinyal farklılıkları normalize edilir. Bu amaçla en yaygın kullanılan yöntem bant oranlaması dır. Örneğin, Landsat TM için 5. bandın 4. banda oranı gibi. Yansıtım, topoğrafyaya bağlı olarak aynı cisim için farklılık gösterse de iki bandın birbirine olan oranı aynı olacaktır. Oldukça basit olan bu yöntem topoğrafik etkiyi kısmen gidermektedir.
22 Ön İşleme-Radyometrik Düzeltme Atmosferik Düzeltme Diğer bir yaklaşım, yüzeyin Lambert yüzeyi olduğu kabulüyle, dalga boyunun sabit olduğu ve atmosferik etkileşimlerin olmadığı kabul edilerek, yansıtımdaki değişimin lokal geliş açısından kaynaklanması durumudur. Bu durumda algılayıcıya gelen ışınırlık aşağıdaki eşitlik ile normalize edilir: R ölçülen R 0 i algılayıcıya gelen ışınırlık topoğrafik farklılıklar için normalize edilmiş ışınırlık değeridir. lokal geliş açısı, Güneş ışınırlık yolu ile lokal yüzey normali arasındaki açıdır. Yüzeyin Lambert olmaması durumunda düzeltme işlemi oldukça karmaşıklaşır Yapılan uygulamalara göre, eğer yüzey eğim açısı 25 den küçükse ve etkin aydınlanma açısı yaklaşık 45 ise, yüzeyin Lambert yüzeyi olarak kabul edilmesi daha uygun bir yaklaşım olacaktır.
23 Lambert yüzeyi, gelen enerjiyi her doğrultuda uniform yansıtan bir yüzeydir. Daha teknik bir ifade ile yüzeyden olan ışınırlık difüz (dağınık) yansıtıma bağlı olarak izotropik (eş yönlü) tir. Örneğin, cilasız bir ahşap yüzey yaklaşık Lambert yüzeyi iken cilalandıktan sonra değişik noktalarda oluşan speküler yansımaya bağlı olarak Lambert yüzeyi değildir. Tüm kaba dokulu yüzeyler ideal Lambert yüzeyi olmamasına rağmen bu kabul, yüzey özelliklerinin bilinmediği durumlar için geçerli bir yaklaşımdır.
24 Ön İşleme-Radyometrik Düzeltme Güneş in Açısal Yüksekliğine ve Yeryüzüne Olan Uzaklığına Bağlı Düzeltme Bazı durumlarda farklı optik görüntülerin karşılaştırılabilmeleri için aydınlanma geometrilerindeki farklılıkların standartlaştırılması (normalize edilmesi) gerekir. Yüzeyin Lambert yüzeyi, dalga boyunun sabit olduğu ve atmosferik etkileşimlerin olmadığı kabul edilerek yansıtımdaki değişimin Güneş in açısal yüksekliğine bağlı olduğu durumda algılayıcıya gelen ışınırlık aşağıdaki eşitlik ile normalize edilir: R ölçülen algılayıcıya gelen ışınırlık R 0 aydınlanma geometrilerindeki farklılıklar için normalize edilmiş ışınırlık değeridir. Güneş in açısal yüksekliği olup görüntünün karşılık geldiği coğrafi konuma, mevsime ve zamana bağlıdır.
25 Ön İşleme-Radyometrik Düzeltme Güneş in Açısal Yüksekliğine ve Yeryüzüne Olan Uzaklığına Bağlı Düzeltme Diğer bir deyişle, bu açı Güneş ışınlarının atmosferde kat ettiği uzaklık ile ilişkilidir, örn., dik Güneş açısı daha kısa atmosferik yolu belirtir. Bu bağlamda, yukarıda belirtilen basit normalize işleminde Güneş ışınlarının yeryüzüne olan farklı uzaklıkları da dikkate alınarak ortak bir düzeltme yapılır. Güneş in birim ışınırlığı, Dünya Güneş uzaklığının karesiyle ters orantılı olarak azalır. Bu mesafe genellikle astronomik birimle ifade edilir. Astronomik birim, Dünya nın Güneş etrafındaki eliptik yörüngesinin büyük ekseninin yarısı olan x metredir. Yüzeyin bir Lambert yüzeyi olduğu kabul edilirse yüzeydeki algılayıcıya doğru olan ışınırlık değeri aşağıdaki eşitlikle ifade edilebilir:
26 Ön İşleme-Radyometrik Düzeltme Güneş in Açısal Yüksekliğine ve Yeryüzüne Olan Uzaklığına Bağlı Düzeltme Bu düzeltme işleminde, algılayıcının nadir doğrultusunun görüntülenen yatay yüzeyin normal doğrultusuyla çakışık olduğu ve Güneş in bu yüzeyi d mesafeden zenit açısıyla aydınlattığı kabul edilir. Buna göre farklı aydınlanma koşulları altında elde edilen görüntü verisi Güneş in zenitte olduğu varsayımıyla normalize edilir.
27 Ön İşleme-Radyometrik Düzeltme Güneş in Açısal Yüksekliğine ve Yeryüzüne Olan Uzaklığına Bağlı Düzeltme Aslında daha gerçekçi bir yaklaşım, ölçülen ışınırlığın Güneş in lokal geliş açısıyla (Güneş in lokal zenit açısı) normalize edildiği durumdur. E0 1 astronomik birim uzaklığındaki Güneş in atmosfer dışındaki birim ışınırlığı. Güneş ile algılanan cisim arasındaki gerçek astronomik uzaklık yer yüzeyinin etkin yansıtımı
28 Atmosferik Düzeltme Öncesi Atmosferik Düzeltme Sonrası A.Ü Doç.Dr. Semih EKERCİN 2006
29 A.Ü Doç.Dr. Semih EKERCİN 2006
30
31 GÖRÜNTÜ KARAKTERİSTİKLERİ Histogram Görüntü histogramı, dijital bir görüntüdeki tonal frekans dağılımının grafik gösterimidir. Diğer bir ifade ile görüntüdeki her bir parlaklık değerini içeren toplam piksel sayısı ile görüntü piksellerinin istatistiksel dağılımı gösterilmektedir.
32 Sıklıkla histogram, her bir parlaklık seviyesindeki (DN) piksel sayısının görüntüdeki toplam piksel sayısına oranı olan bağıl frekans ile de belirlenmektedir. Frekans gösteriminde, düşey eksen belirli bir gri renk tonu seviyesi için toplam piksel sayısını, yatay eksen ise olası bütün parlaklık değerlerini küçükten büyüğe doğru (görüntünün dinamik aralığı) göstermektedir. 32
33 GÖRÜNTÜ KARAKTERİSTİKLERİ Histogram Diğer bir ifade ile histogramın sol tarafı koyu renk tonuna, orta bölgeler orta gri renk tonuna ve sağ tarafı ise açık renk tonuna sahip pikselleri göstermektedir. Görüntü histogramına bakılarak öncelikle görüntüdeki tonal dağılım hakkında bir fikir edinilir ve görüntünün görsel kalitesinin arttırılması için gerekli görüntü işleme adımları belirlenir
34 34
35 Farklı görüntüler aynı histograma sahio olabilir çünkü Histogramla piksel değerlerinin dağılımını gösterir, mekansal dağılımı göstermez. 35
36 GÖRÜNTÜ KARAKTERİSTİKLERİ Histogram 3 bitlik 4 bantlı yapay bir dijital uydu görüntüsünde, Bant 1 in frekans dağılımı ve histogram grafiği
37 Sayısal Görüntü İstatistiksel Parametreleri Piksel ölçü vektörü (xij); tek bir pikselin tüm bantlar için veri dosya değeridir. Örneğin 4 spektral bantlı bir IKONOS görüntüsündeki herhangi bir piksel ölçü vektörü; DN=[DN B1 DN B2 DN B3 DN B4 ] ile gösterilir. Burada; DN Bi : Bi bantındaki piksel yansıtım değeridir.
38 Histogram örneğindeki sentetik görüntü verisi için satır-sütun koordinatları (1,1) olan pikselin ölçü vektörü = [ ] dır. 38
39 Sayısal Görüntü İstatistiksel Parametreleri (Aritmetik) Ortalama (μ) Görüntüyü oluşturan her bir bant için genel parlaklığı yansıtır. Herhangi bir bant için (i-j) satır-sütun konumundaki bir pikselin dijital değeri DN p ve N toplam veri (piksel) sayısı olmak üzere
40 Sayısal Görüntü İstatistiksel Parametreleri Mod, Medyan Mod; histogramın maksimum olduğu diğer bir deyişle frekansı en büyük parlaklık değeridir. Birden fazla mod olabilir (bimodal = çift hörgüçlü histogram). Eğer bütün parlaklık değerleri aynı frekans değerine sahip olsaydı mod tanımlı olmazdı. Medyan; histogram alanını eşit iki parçaya bölen dijital değerdir. Toplam piksellerin %50 si bu değerin altında ve %50 si de bu değerin üstündedir. Diğer bir ifadeyle, görüntüdeki bütün pikseller gri değerlerine göre küçükten büyüğe sıralandığında tam orta sıradaki parlaklık/gri değeri verinin medyanıdır. Örn., bir görüntü verisi için toplam 25 piksel olduğunda tam orta nokta 13. sıraya karşılık gelir.
41 Sayısal Görüntü İstatistiksel Parametreleri Varyans, Standart sapma Varyans ( 2 ); verinin ortalama değer etrafındaki yayılımını anlamak için kullanılır. Veri kümesindeki her bir eleman ile verinin ortalaması arasındaki farkların karelerinin ortalaması alınmaktadır. Standart sapma ( ), varyansın pozitif kareköküne eşittir ve verinin ortalama değerden tam olarak ne kadar saptığını göstermektedir
42 Sayısal Görüntü İstatistiksel Parametreleri Standart sapma histogram genişliğini de (ortalama değer etrafındaki yayılma) gösterdiği için görüntü kontrastının bir ölçüsü olarak da kullanılmaktadır örn., küçük standart sapma değeri, düşük kontrastlı düz bir görüntüyü belirtir. Grafik teki yüzdeler, ait oldukları ortalama değer etrafındaki simetrik aralıkların, tüm verinin yüzde kaçını içerdiğini göstermektedir. Verinin histogram eğrisi böyle bir çan eğrisine uygunluk gösterdiği sürece bu oranlar her zaman geçerlidir. Bu özel durum için verinin aritmetik ortalama, mod ve medyan değerleri de aynı değere eşittir.
43 Sayısal Görüntü İstatistiksel Parametreleri Yukarıdaki örnek sentetik görüntü verisi için merkezi ve yayılım (dağılım) istatistikleri aşağıdaki gibidir.
44 Sayısal Görüntü İstatistiksel Parametreleri Kovaryans Kovaryans ( ij ); çok spektrumlu bir görüntüde kovaryans, farklı spektral bantlar arasındaki ortak değişkenliğin lineer bir ölçüsüdür. Örneğin B1 ve B2 bantları arasındaki kovaryans değeri aşağıdaki eşitlikle hesaplanabilir:
45 Sayısal Görüntü İstatistiksel Parametreleri Korelasyon, Korelasyon Katsayısı Korelasyon; iki değişken (bant) arasındaki lineer bağımlılığı gösteren bir ölçüttür. Korelasyon katsayısı ( ij ); kovaryans değerinin normalize edilmiş hali olduğu için birimsizdir. Bu amaçla kovaryans katsayıları ilgili değişkenlerin standart sapmalarının çarpımıyla bölünerek normalize edilirler. Örneğin B1 ve B2 bantlarıarasındaki korelasyon katsayısı aşağıdaki eşitlikte veril miştir: = Kovaryans B 1 B 2 Standart sapma B 1 x Standart sapma B 1 Korelasyon, [-1 +1] kapalı aralığında değerler alır Korelasyon katsayısının işareti ilişkinin yönünü gösterirken, sayısal değeri lineer ilişkinin gücünü gösterir.
46 Sayısal Görüntü İstatistiksel Parametreleri Korelasyon, Korelasyon Katsayısı Verilerdeki istatistiksel ilişkilerin yararlı bir özetidir. Yüksek varyans, ilgili bant için daha fazla bilgi içeriğini gösterir. Yüksek korelasyon ilgili bantlar arasında büyük miktarda bilgi tekrarı olduğunu gösterir. Düşük korelasyon her bir bantın bir diğerinde bulunmayan bilgi içeriğini ifade eder.
47 Sayısal Görüntü İstatistiksel Parametreleri Korelasyon, Korelasyon Katsayısı Genellikle, çok spektrumlu görüntü verileri için kovaryans ve korelasyon değerleri matris diziliminde gösterilir. Örneğin bir önceki sentetik görüntü verisi için Kovaryans matrisi (a) ve Korelasyon matrisi (b) aşağıda örüldüğü gibidir.
48 Sayısal Görüntü İstatistiksel Parametreleri Kovaryans, Korelasyon Katsayısı ij = ij ve ij = ij dolayısıyla olduğu için bu matrisler simetriktir. Kovaryans matrisinde köşegen üzerindeki sayılar ilgili bantların varyans değerlerine karşılık gelmektedir. Korelasyon matrisinde de köşegen üzerindeki değerler bantların kendileriyle olan ilişkilerini gösterdiğ için 1 dir. Korelasyon, birbirinden bağımsız iki değişken için sıfır ve birbiriyle aynı olan değişkenler için birdir. Negatif değerler ilişkinin ters yönlü olduğunu gösterir. Değişkenler arasındaki ilişki lineer değilse, korelasyon ayırt edici istatistiksel bir özellik olamaz.
49 Sayısal Görüntü Spektral uzaklık Spektral uzaklık; n-boyutlu spektral uzayda (bant sayısı n olan) hesaplanan Öklit uzaklığıdır. Bi bantında p ve k piksellerinin dijital değerleri Burada B i bantında p ve k piksellerinin dijital değerleri
50 Örneğin 4 boyutlu sentetik verideki 3-4 ve 5-1 satır-sütun koordinatlarına karşılık gelen iki piksel arasındaki spektral mesafe: Burada, p pikselinin ölçü vektörü [ ] ve k pikselinin ölçü vektörü de [ ] dür. 50
51 Çoğu uygulamada bir pikselin sadece kendi değeri değil diğer piksellerle olan komşuluğu da dikkate alınır 4, köşegen (diagonal) ve 8 piksel komşuluk 51
52 52
53 Görüntü Zenginleştirme Görüntü zenginleştirmede amaç; Görsel analiz için görüntülerin algılanabilirliğini veya yorumlanabilirliğini arttırmak veya diğer otomatik görüntü işleme tekniklerine daha iyi girdi görüntüsü sağlamaktır. Bu amaca yönelik olarak Spektral Mekânsal dönüşümler kullanılmaktadır.
54 Görüntü Zenginleştirme Spektral Dönüşümler Spektral dönüşümler, görüntünün spektral bilgi içeriğini değiştirirler. Ancak, Bu değişimde görüntüye yeni bir bilgi eklenmez sadece mevcut bilgi daha yararlı olacak şekilde farklı bir yapıda sunulur. Bu bağlamda her bir spektral dönüşüm farklı bir özellik uzayı oluşturur.
55 Görüntü Zenginleştirme Spektral Dönüşümler Özellik uzayı, sınıflandırma gibi üst seviye dijital görüntü analizlerinin etkin bir şekilde yapılabilmesi için kullanılan görüntüye ait her türlü bilgidir. Buna göre, orijinal piksel parlaklık değerleri de, dönüşümle elde edilen farklı nicelikler de hepsi birer özelliktir. Spektral dönüşümler aşağıdaki 3 temel başlıkta incelenebilir Kontrast zenginleştirme Aritmetik bant işlemleri Ana bileşen dönüşümü
56 Spektral Dönüşümler Kontrast Artırımı İnsan beyni objelerin mekânsal özelliklerini yorumlamada ve detayları tespit etmede mükemmel performans gösterir. Mekânsal birçok detay spektral karakteristiklerin niceliksel karşılıgı olan radyometrik özelliklerine göre fark edilir. Radyometrik verideki çok küçük farklar bile anlamlı detaylara karşılık gelebilir.
57 Spektral Dönüşümler Kontrast Artırımı Ancak, İnsan gözü radyometrik anlamda farklı gri tonu ve yaklaşık 100 farklı rengi birbirinden ayırt edebilir. Kontrast zenginleştirme yöntemleri, görüntüdeki değişik özellikler arasındaki parlaklık degerlerine dayalı ayırt edilebilirligi arttırmak için kullanılır. Kontrast zenginleştirme, temelde görüntü histogramının değiştirilmesi işlemidir. Bu yaklaşımla görüntünün mevcut yansıtım değer aralıgı olası bütün dinamik aralığa yayılır.
58 Spektral Dönüşümler Kontrast Artırımı Görüntünün kontrastını geliştirmek için kullanılan en yaygın teknikler; Doğrusal/Lineer kontrast artırımı ve Doğrusal olmayan Histogram eşitleme Normal (Gauss) yayma metodu da kontrast zenginleştirmesinde tercih edilen diğer yöntemlerden biridir.
59 Lineer kontrast yayma/germe Histogramdan yararlanılarak görüntüdeki kontrastın zenginleştirilmesi yöntemlerinden biridir; g 2 (x.y)=(g 1 (x.y) + t 1 ) t 2 t 1, t 2 : dönüşüm parametreleri, seçilebilir : girdi görüntü g 1 g 2 : çıktı görümntü,< g 2 min, g 2 max > aralığındadır t 1 = g 2 min - g 1 min g 2 max - g 2 min t 2 = g 1 max - g 1 min Örnek/ orijinal görüntünün min gri değeri 89 ve maksimim gri değeri 176 olsun. Gri değerleri [ 0,255] arasında yapmak istersek t 1 =0-89=-89 t 2 = (255-0) / (176-89) = 2.93
60 Lineer kontrast yayma/germe Örnek g n a) Görüntü hakkında bilgi veriniz b) Yeni görüntünün lineer kontrast yöntemi ile elde edilecek gri değerlerini hesaplayınız c) Histogramını ve kümülatif histogramını çiziniz (%) t 1 = g 2 min - g 1 min g 2 max - g 2 min t 2 = g 1 max - g 1 min g 2 (x.y)=(g 1 (x.y) + t 1 ) t 2
61 Lineer kontrast yayma/germe Örnek g n a) Görüntü hakkında bilgi veriniz b) Yeni görüntünün lineer kontrast yöntemi ile elde edilecek gri değerlerini hesaplayınız c) Histogramını ve kümülatif histogramını çiziniz (%) t 1 =0-15=-15 t 2 = (31-0) / (20-15) = 6.2 g 2 (x.y)=(g 1 (x.y) + t 1 ) t 2 g 1 =15 için g 2 =(15+ (-15)) x6.2=0 g 1 =16 için g 2 =(16+ (-15)) x6.2=6.2..
62 Histogramı = % % % % % %
63 Kümülatif histogramı = % % % % % %
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 Geçen ders Mekansal/Konumsal/Geometrik(Spatial resolution) Radyometrik Spektral Zamansal 2 Dijital /Sayısal
DetaylıYrd. 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
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 Ön İşleme-Radyometrik Düzeltme Atmosferik Düzeltme Atmosferik etkilerin giderilmesinde kullanılan radyometrik
DetaylıYrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN (Grup B) Öğretim Yılı Güz Dönemi
Uzaktan Algılama (JDF439) Hiperspektral ve termal bantlı uydular Ön-işlem adımları Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN (Grup B) 2016-2017 Öğretim Yılı Güz Dönemi 1 Termal (Isıl) Uzaktan Algılama Termal ışımanın
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 Piksel / dpi Piksel en küçük anlamlı birim dpi = dot per inch/ 1 inch teki nokta sayısı 1 inch =25.4 mm
DetaylıYrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi
Dijital Görüntü İşleme (JDF338) Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN 2015-2016 Öğretim Yılı Bahar Dönemi 1 Piksel / dpi Piksel en küçük anlamlı birim dpi = dot per inch/ 1 inch teki nokta sayısı 1 inch =25.4 mm
DetaylıTÜRKİYE CUMHURİYETİ DEVLETİNİN temellerinin atıldığı Çanakkale zaferinin 100. yılı kutlu olsun.
Doç.Dr.Mehmet MISIR-2013 TÜRKİYE CUMHURİYETİ DEVLETİNİN temellerinin atıldığı Çanakkale zaferinin 100. yılı kutlu olsun. Son yıllarda teknolojinin gelişmesi ile birlikte; geniş alanlarda, kısa zaman aralıklarında
DetaylıUYDU GÖRÜNTÜLERİ VE SAYISAL UZAKTAN ALGILAMA
UYDU GÖRÜNTÜLERİ VE SAYISAL UZAKTAN ALGILAMA Son yıllarda teknolojinin gelişmesi ile birlikte; geniş alanlarda, kısa zaman aralıklarında ucuz ve hızlı sonuç alınabilen uzaktan algılama tekniğinin, yenilenebilir
DetaylıDİJİTAL UYDU GÖRÜNTÜSÜ Raster Veri
DİJİTAL UYDU GÖRÜNTÜSÜ Raster Veri DİJİTAL UYDU GÖRÜNTÜSÜ Görüntü boyutu Dijital bir görüntü, elemanları, uzaydaki x,y konumlarına karşılık gelen noktaları n f(x,y) parlaklık değerlerini içeren bir matristir.
DetaylıORM 7420 USING SATELLITE IMAGES IN FOREST RESOURCE PLANNING
ORM 7420 USING SATELLITE IMAGES IN FOREST RESOURCE PLANNING Asst. Prof. Dr. Uzay KARAHALİL Week IV NEDEN UYDU GÖRÜNTÜLERİ KULLANIRIZ? Sayısaldır (Dijital), - taramaya gerek yoktur Hızlıdır Uçuş planı,
DetaylıGÖRÜNTÜ ANALİZİ. Doç. Dr. Füsun Balık ŞANLI
GÖRÜNTÜ ANALİZİ Doç. Dr. Füsun Balık ŞANLI 2014-2015 Ders Düzeni Ders Uygulama Ödev? Sınavlar Sınavlar 1. Ara Sınav 2. Ara Sınav Yıl Sonu Sınavı Yaralanılan Kaynaklar GÖRÜNTÜ İSLEME,TEKNOLOJİLER VE UYGULAMALARI
DetaylıYrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ FOTOGRAMETRİ ANABİLİM DALI SUNULARI JDF435 UZAKTAN ALGILAMA DERSİ NOTLARI
UZAKTAN ALGILAMA Sayısal Görüntü ve Özellikleri GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ FOTOGRAMETRİ ANABİLİM DALI SUNULARI JDF435 UZAKTAN ALGILAMA DERSİ NOTLARI http://jeodezi.karaelmas.edu.tr/linkler/akademik/marangoz
DetaylıUzaktan Algılama Uygulamaları
Aksaray Üniversitesi Uzaktan Algılama Uygulamaları Doç.Dr. Semih EKERCİN Harita Mühendisliği Bölümü sekercin@aksaray.edu.tr 2010-2011 Bahar Yarıyılı Uzaktan Algılama Uygulamaları GÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNİKLERİ
DetaylıTEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ
TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ 1 İstatistik İstatistik, belirsizliğin veya eksik bilginin söz konusu olduğu durumlarda çıkarımlar yapmak ve karar vermek için sayısal verilerin
DetaylıULUSAL COĞRAFİ BILGİ SISTEMLERİ KONGRESİ 30 Ekim 02 Kasım 2007, KTÜ, Trabzon
ULUSAL COĞRAFİ BILGİ SISTEMLERİ KONGRESİ 30 Ekim 02 Kasım 2007, KTÜ, Trabzon Uydu Verilerinin Farklı Yöntemlerle Karılması ve Sonuçların Karşılaştırılması Öğr. Gör. Bora UĞURLU Prof. Dr. Hülya YILDIRIM
DetaylıÖrnek 4.1: Tablo 2 de verilen ham verilerin aritmetik ortalamasını hesaplayınız.
.4. Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Merkezi eğilim ölçüleri kitleye ilişkin bir değişkenin bütün farklı değerlerinin çevresinde toplandığı merkezi bir değeri gösterirler. Dağılım ölçüleri ise değişkenin
DetaylıUZAKTAN ALGILAMA- UYGULAMA ALANLARI
UZAKTAN ALGILAMA- UYGULAMA ALANLARI Doç. Dr. Nebiye Musaoğlu nmusaoglu@ins.itu.edu.tr İTÜ İnşaat Fakültesi Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Bölümü Uzaktan Algılama Anabilim Dalı UZAKTAN ALGILAMA-TANIM
DetaylıTANIMLAYICI İSTATİSTİKLER
TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER Tanımlayıcı İstatistikler ve Grafikle Gösterim Grafik ve bir ölçüde tablolar değişkenlerin görsel bir özetini verirler. İdeal olarak burada değişkenlerin merkezi (ortalama) değerlerinin
DetaylıGenel olarak test istatistikleri. Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri. olmak üzere 2 grupta incelenebilir.
4.SUNUM Genel olarak test istatistikleri Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri olmak üzere 2 grupta incelenebilir. 2 Ranj Çeyrek Kayma Çeyrekler Arası Açıklık Standart Sapma Varyans
Detaylı1. Değişik yeryüzü kabuk tiplerinin spektral yansıtma eğrilerinin durumu oranlama ile ortaya çıkarılabilmektedir.
ORAN GÖRÜNTÜLERİ Oran Görüntüsü Oran görüntülerini değişik şekillerde tanımlamak mümkündür; Bir görüntünün belirli bandındaki piksel parlaklık değerleri ile bunlara karşılık gelen ikinci bir banddaki piksel
DetaylıYrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi
Dijital Görüntü İşleme (JDF338) Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN 2015-2016 Öğretim Yılı Bahar Dönemi 1 A- Enerji Kaynağı / Aydınlatma B- Işıma ve atmosfer C- Hedef nesneyle etkileşim D- Nesneden yansıyan /
DetaylıUzaktan 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
DetaylıDijital (Sayısal) Fotogrametri
Dijital (Sayısal) Fotogrametri Dijital fotogrametri, cisimlere ait iki boyutlu görüntü ortamından üç boyutlu bilgi sağlayan, sayısal resim veya görüntü ile çalışan fotogrametri bilimidir. Girdi olarak
DetaylıMOD419 Görüntü İşleme
MOD419 Görüntü İşleme Ders Kitabı: Digital Image Processing by Gonzalez and Woods Puanlama: %30 Lab. %20 Vize %10 Quizes %40 Final %60 devam mecburiyeti Görüntü İşleme ye Giriş Görüntü İşleme Nedir? Özellikle
DetaylıDers 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi
Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi Betimsel İstatistik Merkezsel Eğilim Ölçüleri Dağılım Ölçüleri Grafiksel Gösterimler Bir kitlenin tamamını, ya da kitleden alınan bir örneklemi özetlemekle (betimlemekle)
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
DetaylıElektromanyetik Radyasyon (Enerji) Nedir?
Elektromanyetik Radyasyon (Enerji) Nedir? Atomlardan çeşitli şekillerde ortaya çıkan enerji türleri ve bunların yayılma şekilleri "elektromagnetik radyasyon" olarak adlandırılır. İçinde X ve γ ışınlarının
DetaylıVERİ SETİNE GENEL BAKIŞ
VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ Outlier : Veri setinde normal olmayan değerler olarak tanımlanır. Ders: Kantitatif Yöntemler 1 VERİ SETİNE GENEL BAKIŞ Veri setinden değerlendirme başlamadan çıkarılabilir. Yazım
DetaylıVERİ KÜMELERİNİ BETİMLEME
BETİMLEYİCİ İSTATİSTİK VERİ KÜMELERİNİ BETİMLEME Bir amaç için derlenen verilerin tamamının olduğu, veri kümesindeki birimlerin sayısal değerlerinden faydalanarak açık ve net bir şekilde ilgilenilen özellik
DetaylıUzaktan Algılama Teknolojileri
Uzaktan Algılama Teknolojileri Ders 3 Uzaktan Algılama Temelleri Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Elektromanyetik Spektrum Elektromanyetik Spektrum Görünür Işık (Visible Light) Mavi: (400 500 nm) Yeşil:
DetaylıGörüntü 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
DetaylıUzaktan 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
DetaylıBÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ
1 BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ Gözlenen belli bir özelliği, bu özelliğe ilişkin ölçme sonuçlarını yani verileri kullanarak betimleme, istatistiksel işlemlerin bir boyutunu oluşturmaktadır. Temel sayma
DetaylıMühendislikte İstatistik Yöntemler
.0.0 Mühendislikte İstatistik Yöntemler İstatistik Parametreler Tarih Qma.3.98 4..98 0.3.983 45 7..984 37.3.985 48 0.4.986 67.4.987 5 0.3.988 45.5.989 34.3.990 59.4.99 3 4 34 5 37 6 45 7 45 8 48 9 5 0
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
DetaylıUZAKTAN 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
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 İzdüşüm merkezi(o):
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 Görüntü Zenginleştirme Spektral Dönüşümler Spektral dönüşümler Kontrast zenginleştirme Doğrusal/Lineer
DetaylıÖrnek...4 : İlk iki sınavında 75 ve 82 alan bir öğrencinin bu dersin ortalamasını 5 yapabilmek için son sınavdan kaç alması gerekmektedir?
İSTATİSTİK Bir sonuç çıkarmak ya da çözüme ulaşabilmek için gözlem, deney, araştırma gibi yöntemlerle toplanan bilgiye veri adı verilir. Örnek...4 : İlk iki sınavında 75 ve 82 alan bir öğrencinin bu dersin
DetaylıJEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ. Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA
JEODEZİK VERİLERİN İSTATİSTİK ANALİZİ Prof. Dr. Mualla YALÇINKAYA Karadeniz Teknik Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü Trabzon, 2018 VERİLERİN İRDELENMESİ Örnek: İki nokta arasındaki uzunluk 80 kere
DetaylıOPTİK Işık Nedir? Işık Kaynakları Işık Nasıl Yayılır? Tam Gölge - Yarı Gölge güneş tutulması
OPTİK Işık Nedir? Işığı yaptığı davranışlarla tanırız. Işık saydam ortamlarda yayılır. Işık foton denilen taneciklerden oluşur. Fotonların belirli bir dalga boyu vardır. Bazı fiziksel olaylarda tanecik,
Detaylıİçerik. Giriş 1/23/13. Giriş Problem Tanımı Tez Çalışmasının Amacı Metodoloji Zaman Çizelgesi. Doktora Tez Önerisi
İsmail ÇÖLKESEN 501102602 Doktora Tez Önerisi Tez Danışmanı : Prof.Dr. Tahsin YOMRALIOĞLU İTÜ Geoma*k Mühendisliği İçerik Giriş Tez Çalışmasının Amacı Zaman Çizelgesi 1 of 25 Giriş Yeryüzü ile ilgili yapılan
DetaylıOPTİK. Işık Nedir? Işık Kaynakları
OPTİK Işık Nedir? Işığı yaptığı davranışlarla tanırız. Işık saydam ortamlarda yayılır. Işık foton denilen taneciklerden oluşur. Fotonların belirli bir dalga boyu vardır. Bazı fiziksel olaylarda tanecik,
DetaylıBÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ
1 BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ Gözlenen belli bir özelliği, bu özelliğe ilişkin ölçme sonuçlarını yani verileri kullanarak betimleme, istatistiksel işlemlerin bir boyutunu oluşturmaktadır. Temel
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
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
DetaylıTanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN
Tanımlayıcı İstatistikler Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN 1 Tanımlayıcı İstatistikler Yer Gösteren Ölçüler Yaygınlık Ölçüleri Merkezi Eğilim Ölçüleri Konum Ölçüleri 2 3 Aritmetik Ortalama Aritmetik ortalama,
DetaylıCOĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ VE UZAKTAN ALGILAMA
Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Uzaktan Algılama Taşınmaz Değerleme ve Geliştirme Tezsiz Yüksek Lisans Programı COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ VE UZAKTAN ALGILAMA 1 Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Uzaktan Algılama İçindekiler
DetaylıDijital (Sayısal) Fotogrametri
Dijital (Sayısal) Fotogrametri Dijital fotogrametri, cisimlere ait iki boyutlu görüntü ortamından üç boyutlu bilgi sağlayan, sayısal resim veya görüntü ile çalışan fotogrametri bilimidir. Girdi olarak
DetaylıEmrah 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
DetaylıJDF821 UZAKTAN ALGILAMA GÖRÜNTÜLERİNDEN DETAY ÇIKARIMI
JDF821 UZAKTAN ALGILAMA GÖRÜNTÜLERİNDEN DETAY ÇIKARIMI Sunu1 Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ FOTOGRAMETRİ ANABİLİM DALI SUNULARI http://jeodezi.beun.edu.tr/marangoz 2012-2013 Öğretim Yılı Bahar Dönemi
DetaylıMerkezi Yığılma ve Dağılım Ölçüleri
1.11.013 Merkezi Yığılma ve Dağılım Ölçüleri 4.-5. hafta Merkezi eğilim ölçüleri, belli bir özelliğe ya da değişkene ilişkin ölçme sonuçlarının, hangi değer etrafında toplandığını gösteren ve veri grubunu
DetaylıTEMEL GRAFİK TASARIM AÇIK-KOYU, IŞIK-GÖLGE
TEMEL GRAFİK TASARIM AÇIK-KOYU, IŞIK-GÖLGE Öğr. Gör. Ruhsar KAVASOĞLU 23.10.2014 1 Işık-Gölge Işığın nesneler, objeler ve cisimler üzerinde yayılırken oluşturduğu açık orta-koyu ton (degrade) değerlerine
DetaylıMAK 210 SAYISAL ANALİZ
MAK 210 SAYISAL ANALİZ BÖLÜM 6- İSTATİSTİK VE REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. Ali Rıza YILDIZ 1 İSTATİSTİK VE REGRESYON ANALİZİ Bütün noktalardan geçen bir denklem bulmak yerine noktaları temsil eden, yani
Detaylıİstatistik ve Olasılık
İstatistik ve Olasılık KORELASYON ve REGRESYON ANALİZİ Doç. Dr. İrfan KAYMAZ Tanım Bir değişkenin değerinin diğer değişkendeki veya değişkenlerdeki değişimlere bağlı olarak nasıl etkilendiğinin istatistiksel
DetaylıUzaktan Algılama Verisi
Uzaktan Algılama (2) Yrd. Doç. Dr. Özgür ZEYDAN http://cevre.beun.edu.tr/zeydan/ Uzaktan Algılama Verisi Raster Veri Formatı 1 Uzaktan Algılama Verisi http://www.tankonyvtar.hu/hu/tartalom/tamop425/0027_dai6/ch01s03.html
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
DetaylıYrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü
Mühendislikte İstatistiksel Yöntemler Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü 1 Araştırma sonuçlarının açıklanmasında frekans tablosu
DetaylıYrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN (Grup B) Öğretim Yılı Güz Dönemi
Uzaktan Algılama (JDF439) Çözünürlük kavramı Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN (Grup B) 2016-2017 Öğretim Yılı Güz Dönemi 1 YANSIMA Doğada her nesne farklı yansıma özelliklerine sahiptir 2 Sağlıklı bitki örtüsünün
DetaylıTemel İstatistik. Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart Tanımlayıcı İstatistik. Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri
Temel İstatistik Tanımlayıcı İstatistik Dağılımları Tanımlayıcı Ölçüler Dağılış Ölçüleri Y.Doç.Dr. İbrahim Turan Mart 2011 DAĞILIM / YAYGINLIK ÖLÇÜLERİ Verilerin değişkenlik durumu ve dağılışın şeklini
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
DetaylıTEMEL İSTATİSTİK BİLGİSİ. İstatistiksel verileri tasnif etme Verilerin grafiklerle ifade edilmesi Vasat ölçüleri Standart puanlar
TEMEL İSTATİSTİK BİLGİSİ İstatistiksel verileri tasnif etme Verilerin grafiklerle ifade edilmesi Vasat ölçüleri Standart puanlar İstatistiksel Verileri Tasnif Etme Verileri daha anlamlı hale getirmek amacıyla
DetaylıDijital (Sayısal) Fotogrametri
Dijital (Sayısal) Fotogrametri Dijital fotogrametri, cisimlere ait iki boyutlu görüntü ortamından üç boyutlu bilgi sağlayan, sayısal resim veya görüntü ile çalışan fotogrametri bilimidir. Girdi olarak
DetaylıDigital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu
Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu Işık 3B yüzeye ulaşır. Yüzey yansıtır. Sensör elemanı ışık enerjisini alır. Yoğunluk (Intensity) önemlidir. Açılar önemlidir. Materyal (yüzey) önemlidir. 06 Kasım
DetaylıDijital Görüntü İşleme ve İyileştirme
Dijital Görüntü İşleme ve İyileştirme Ortalama ve Standart Sapma: Görüntüdeki ri değerlerin, ortalaması ve standart sapması olarak ifade edilir. Ortalama tüm örüntüye ait parlaklığı ifade ederken, standart
DetaylıİSTATİSTİK MHN3120 Malzeme Mühendisliği
İSTATİSTİK MHN3120 Malzeme Mühendisliği CBÜ - Malzeme Mühendisliği Bölümü Ofis: Mühendislik Fakültesi A Blok Ofis no:311 Tel: 0 236 2012404 E-posta :emre.yalamac@cbu.edu.tr YARDIMCI KAYNAKLAR Mühendiler
DetaylıYıldızların uzaklıkları ve uzay hareketleri Zeki Aslan
Yıldızların uzaklıkları ve uzay hareketleri Zeki Aslan Çıplak gözle ya da teleskopla yıldızlara ve diğer gök cisimlerine bakarak onların gerçek parlaklıklarını ve gerçek büyüklüklerini algılayamayız. Nesnenin
DetaylıBilgisayar Grafikleri
Bilgisayar Grafikleri Konular: Cismin Tanımlanması Bilindiği gibi iki boyutta noktalar x ve y olmak üzere iki boyutun koordinatları şeklinde ifade edilirler. Üç boyutta da üçüncü boyut olan z ekseni üçücü
DetaylıTEMEL 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
DetaylıIşığın izlediği yol : Işık bir doğru boyunca km/saniye lik bir hızla yol alır.
IŞIK VE SES Işık ve ışık kaynakları : Çevreyi görmemizi sağlayan enerji kaynağına ışık denir. Göze gelen ışık ya bir cisim tarafından oluşturuluyordur ya da bir cisim tarafından yansıtılıyordur. Göze gelen
DetaylıYrd. 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
DetaylıBilgisayarla 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
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
DetaylıRADYASYON ÖLÇÜM YÖNTEMLERİ DERS. Prof. Dr. Haluk YÜCEL RADYASYON DEDEKSİYON VERİMİ, ÖLÜ ZAMAN, PULS YIĞILMASI ÖZELLİKLERİ
RADYASYON ÖLÇÜM YÖNTEMLERİ Prof. Dr. Haluk YÜCEL 101516 DERS RADYASYON DEDEKSİYON VERİMİ, ÖLÜ ZAMAN, PULS YIĞILMASI ÖZELLİKLERİ DEDEKTÖRLERİN TEMEL PERFORMANS ÖZELLİKLERİ -Enerji Ayırım Gücü -Uzaysal Ayırma
DetaylıKonum ve Dağılım Ölçüleri. BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan
Konum ve Dağılım Ölçüleri BBY606 Araştırma Yöntemleri Güleda Doğan Konum ölçüleri Merkezi eğilim ölçüleri Verilerin ortalamaya göre olan gruplanması nasıl? Yakın, uzak? Sıklık dağılımlarının karşılaştırılması
DetaylıLazer-obje (hedef) etkileşimi-yüzey eğim ve pürüzlülüğü
Lazer-obje (hedef) etkileşimi-yüzey eğim ve pürüzlülüğü Ölçülen düşey mesafe yüzeyin eğimi ve pürüzlülüğüne bağlıdır. Soldaki iki şekil için, sağ şekilden dönen eko daha geniş olduğundan ölçülen mesafe
DetaylıİÇİNDEKİLER. BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1. BÖLÜM 2 Frekans Dağılımları 37
İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 Değişkenler ve Grafikler 1 İstatistik 1 Yığın ve Örnek; Tümevarımcı ve Betimleyici İstatistik 1 Değişkenler: Kesikli ve Sürekli 1 Verilerin Yuvarlanması Bilimsel Gösterim Anlamlı Rakamlar
DetaylıKorelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon
Korelasyon, Korelasyon Türleri ve Regresyon İçerik Korelasyon Korelasyon Türleri Korelasyon Katsayısı Regresyon KORELASYON Korelasyon iki ya da daha fazla değişken arasındaki doğrusal ilişkiyi gösterir.
DetaylıELASTİSİTE TEORİSİ I. Yrd. Doç Dr. Eray Arslan
ELASTİSİTE TEORİSİ I Yrd. Doç Dr. Eray Arslan Mühendislik Tasarımı Genel Senaryo Analitik çözüm Fiziksel Problem Matematiksel model Diferansiyel Denklem Problem ile ilgili sorular:... Deformasyon ne kadar
Detaylı13. Olasılık Dağılımlar
13. Olasılık Dağılımlar Mühendislik alanında karşılaşılan fiziksel yada fiziksel olmayan rasgele değişken büyüklüklerin olasılık dağılımları için model alınabilecek çok sayıda sürekli ve kesikli fonksiyon
DetaylıKARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK. Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005
KARŞILAŞTIRMA İSTATİSTİĞİ, ANALİTİK YÖNTEMLERİN KARŞILAŞTIRILMASI, BİYOLOJİK DEĞİŞKENLİK Doç.Dr. Mustafa ALTINIŞIK ADÜTF Biyokimya AD 2005 1 Karşılaştırma istatistiği Temel kavramlar: Örneklem ve evren:
Detaylı5 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.
DetaylıMMT 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
DetaylıMerkezi eğilim ölçüleri ile bir frekans dağılımının merkezi belirlenirken; yayılma ölçüleri ile değişkenliği veya yayılma düzeyini tespit eder.
Yayılma Ölçütleri Merkezi eğilim ölçüleri ile bir frekans dağılımının merkezi belirlenirken; yayılma ölçüleri ile değişkenliği veya yayılma düzeyini tespit eder. Bir başka ifade ile, bir veri setinin,
DetaylıSÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI
SÜREKLĠ OLASILIK DAĞILIMLARI Sayı ekseni üzerindeki tüm noktalarda değer alabilen değişkenler, sürekli değişkenler olarak tanımlanmaktadır. Bu bölümde, sürekli değişkenlere uygun olasılık dağılımları üzerinde
DetaylıMerkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri
Merkezi Eğilim ve Dağılım Ölçüleri Soru Öğrencilerin derse katılım düzeylerini ölçmek amacıyla geliştirilen 16 soruluk bir test için öğrencilerin ilk 8 ve son 8 soruluk yarılardan aldıkları puanlar arasındaki
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
DetaylıOLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR
OLASILIK ve KURAMSAL DAĞILIMLAR Kuramsal Dağılımlar İstatistiksel çözümlemelerde; değişkenlerimizin dağılma özellikleri, çözümleme yönteminin seçimi ve sonuçlarının yorumlanmasında önemlidir. Dağılma özelliklerine
DetaylıVeri 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
DetaylıElektromanyetik Dalga Teorisi Ders-3
Elektromanyetik Dalga Teorisi Ders-3 Faz ve Grup Hızı Güç ve Enerji Düzlem Dalgaların Düzlem Sınırlara Dik Gelişi Düzlem Dalgaların Düzlem Sınırlara Eğik Gelişi Dik Kutuplama Paralel Kutuplama Faz ve Grup
DetaylıDENEY 0. Bölüm 1 - Ölçme ve Hata Hesabı
DENEY 0 Bölüm 1 - Ölçme ve Hata Hesabı Amaç: Ölçüm metodu ve cihazına bağlı hata ve belirsizlikleri anlamak, fiziksel bir niceliği ölçüp hata ve belirsizlikleri tespit etmek, nedenlerini açıklamak. Genel
DetaylıTarımsal Meteorolojik Simülasyon Yöntemleri ve Uzaktan Algılama ile Ürün Verim Tahminleri ve Rekolte İzleme
Tarımsal Meteorolojik Simülasyon Yöntemleri ve Uzaktan Algılama ile Ürün Verim Tahminleri ve Rekolte İzleme Twente Universitesi ITC Fakultesi, Enschede, Hollanda - 2013 Dr. Ediz ÜNAL Tarla Bitkileri Merkez
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
DetaylıUZAKTAN ALGILAMA Görüntü Verisinin Düzeltilmesi ve Geliştirilmesi
UZAKTAN ALGILAMA Görüntü Verisinin Düzeltilmesi ve Geliştirilmesi Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF439 UZAKTAN ALGILAMA DERSİ NOTLARI http://jeodezi.karaelmas.edu.tr/linkler/akademik/marangoz
DetaylıEME 3117 SİSTEM SIMÜLASYONU. Girdi Analizi. Özet İstatistikler ve Histogram (Minitab)(1) Örnek: Eczane İçin Servis Süreleri
EME 3117 1 2 Girdi Analizi SİSTEM SIMÜLASYONU Modellenecek sistemi (prosesi) dokümante et. Veri toplamak için bir plan geliştir. Veri topla. Verilerin grafiksel ve istatistiksel analizini yap. Girdi Analizi-I
DetaylıİZDÜŞÜM PRENSİPLERİ 8X M A 0.14 M A C M 0.06 A X 45. M42 X 1.5-6g 0.1 M B M
0.08 M A 8X 7.9-8.1 0.1 M B M M42 X 1.5-6g 0.06 A 6.6 6.1 9.6 9.4 C 8X 45 0.14 M A C M 86 20.00-20.13 İZDÜŞÜM C A 0.14 B PRENSİPLERİ 44.60 44.45 B 31.8 31.6 0.1 9.6 9.4 25.5 25.4 36 Prof. Dr. 34 Selim
DetaylıÖrneklemden elde edilen parametreler üzerinden kitle parametreleri tahmin edilmek istenmektedir.
ÇIKARSAMALI İSTATİSTİKLER Çıkarsamalı istatistikler, örneklemden elde edilen değerler üzerinde kitleyi tanımlamak için uygulanan istatistiksel yöntemlerdir. Çıkarsamalı istatistikler; Tahmin Hipotez Testleri
DetaylıARAZİ ÖLÇMELERİ. Koordinat sistemleri. Kartezyen koordinat sistemi
Koordinat sistemleri Coğrafik objelerin haritaya aktarılması, objelerin detaylarına ait koordinatların düzleme aktarılması ile oluşur. Koordinat sistemleri kendi içlerinde kartezyen koordinat sistemi,
DetaylıOrmancılıkta Uzaktan Algılama. 4.Hafta (02-06 Mart 2015)
Ormancılıkta Uzaktan Algılama 4.Hafta (02-06 Mart 2015) Hava fotoğrafı; yeryüzü özelliklerinin kuşbakışı görüntüsüdür. Hava fotoğrafları, yersel fotoğraf çekim tekniğinde olduğu gibi ait oldukları objeleri
DetaylıBölüm 7 Renkli Görüntü İşleme
BLM429 Görüntü İşlemeye Giriş Bölüm 7 Renkli Görüntü İşleme Dr. Öğr. Üyesi Caner ÖZCAN Genç sanatçının, rengin sadece tanımlayıcı değil aynı zamanda kişisel ifade anlamına geldiğini anlaması renge dokunmasından
Detaylı