HAREKETLİ GÖRÜNTÜDE KENAR BELİRLEME ALGORİTMASININ ANALOG HÜCRESEL SİNİR AĞI VE SAYISAL İŞARET İŞLEME İŞLEMCİLERİ ÜZERİNDE UYGULAMASI
|
|
- Eser Erçetin
- 6 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 istanbul Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 1, 1-7, 2010 istanbul University of Engineering Sciences 1, 1-7, 2010 HAREKETLİ GÖRÜNTÜDE KENAR BELİRLEME ALGORİTMASININ ANALOG HÜCRESEL SİNİR AĞI VE SAYISAL İŞARET İŞLEME İŞLEMCİLERİ ÜZERİNDE UYGULAMASI Emel ARSLAN 1 Sabri ARIK 2 Özet Hücresel Sinir Ağlarının (HSA) donanımsal gerçeklemesi olan ACE16k işlemcisinin yanı sıra Sayısal İşaret İşleme (DSP) işlemcisi de içeren HSA Çok Fonksiyonlu Makineler gelişmiş hesaplama özelikleri ile görüntü işleme uygulamalarında öne çıkmaktadır. Bu çalışmada bir HSA Çok Fonksiyonlu Makine olan Bi-i Hücresel Görü Sistemi üzerinde hareketli görüntüde kenar belirleme algoritması uygulanmış ve iki farklı kenar belirleme yöntemi karşılaştırılmıştır. Anahtar Kelimeler: Hücresel Sinir Ağları, Görüntü İşleme, Kenar Belirleme Algoritması, Makina Evrensel Abstract CNN Multi-functional Machines that include Digital Sign Procesing (DSP) are widely used in image processing applications due to their improved calculation characteristics, along with the ACE16 processor which is the hardware realisation of Cellular Neural Networks (CNN). In this study,the algorithm used for edge detection on moving images is applied and two different edge detection algorithms are compared. Keywords: Cellular Neural Networks, Machine Image Processing, Edge Detection Algorithms, Universal 1 2 Bilgisayar Bilimleri Araştırma ve Uygulama Merkezi İstanbul Üniversitesi, earslan@istanbul.edu.tr İstanbul Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, ariks@istanbul.edu.tr
2 2 Emel ARSLAN, Sabri ARIK GİRİŞ Gün geçtikçe görüntü işlemeye olan ilgi artmakta ve görüntü işlemenin uygulama alanları genişlemektedir. Bu çalışmada hareketli görüntüler üzerinde görüntü işleme uygulamalarından söz edilecektir. Burada hareketli görüntü ile kastedilen yapay olarak oluşturulan yada herhangi bir kamera ile kaydedilmiş değişik formatlardaki (.avi,.mpg v.b.) film dosyalarıdır. Bu çalışmada.avi uzantılı hareketli bir görüntü dosyası üzerinde iki farklı yöntem ile kenar belirleme yapan bir algoritma uygulanmıştır. Uygulama sonucunda hakaretli görüntünün adeta bir karakalem çalışmasını andırır hali çıkış olarak elde edilir. Sözkonusu algoritma Bi-i Hücresel Görü Sistemi üzerinde hem Sobel yöntemi hem de Edge yöntemi ile kenar belirlemiş ve bu iki yöntem sonucu alınan çıkışlar karşılaştırılmıştır. Analog, doğrusal olmayan, gerçek zamanlı işlem yapan bir sinir ağı modeli olan Hücresel Sinir Ağı (HSA) teorisi 1988'de L. O. Chua ve L. Yang tarafından önerilmiştir [1]. Mimarisini HSA'nın donanımsal gerçeklemesi olan Analojik Hücresel Makinelerin (ACE4k, ACE16k vs.) oluşturduğu HSA Çok Fonksiyonlu Makine gelişmiş hesaplama özellikleri ile birlikte HSA'ların görüntü işleme uygulamaları için gelişmiş özelliklerine de sahip olduğundan görüntü işleme uygulamaları için çok uygundur [2]-[3]. Bir HSA Çok Fonksiyonlu Makine olan Bi-i Hücresel Görü Sistemi çok yüksek hızda gerçek zamanlı işlem yapabilen, kompakt, bağımsız ve akıllı bir kamera olarak tanımlanabilir. Bi-i Hücresel Görü Sistemi yüksek çözünürlüklü sensörler ve biri HSA işlemci (ACE16k diğeri ise Sayısal İşaret İşlemci (DSP) olmak üzere birbiri ile etkileşimli iki işlemciye sahiptir [4]. Bu çalışma şu şekilde organize edilmiştir : 2. bölümde HSA mimarisi, ACE16k işlemcisi ve Bi-i görü sistemi incelenmiştir. 3. bölümde Kenar Belirleme Algoritması ve detayları anlatılmış olup 4. bölümde ise uygulamadan elde edilmiş olan sonuçlar gösterilmiştir. Son olarak 5. bölümde çalışma hakkında genel bir değerlendirme yapılmıştır. HSA MİMARİSİ VE Bİ-İ HÜCRESEL GÖRÜ SİSTEMİ Bu bölümde HSA mimarisi ve Bi-i Hücresel Görü Sistemi hakkında temel bilgiler verilmiştir. Hücresel Sinir Ağlarının Mimarisi 4x4 boyutundaki bir HSA'nın her bir hücresi bir kare ile temsil edilmiş olarak Şekil 1'de gösterilmiştir. C(1,1 C(1,2 C(1,3 >CCx^X C(2,1 C(2,2 C(2,3 C(1,4 C(2,4 ~ ~ i C(3,1 xarxo3< C(3,2 C(3,3 C(3,4 C(4,1 C(4,2 C(4,3 C(4,4 Şekil 1. 4x4 hücreli iki boyutlu bir HSA Bu HSA mimarisinde her hücre sadece kendi komşuları ile bağlantılıdır. M satır ve N sütun şeklinde düzenlenmiş olan MxN hücreye sahip bir HSA düşünelim. i. satırın j. sütunundaki hücre C(i,j) şeklinde gösterilir [1]. HSA'daki bir C(i,j) hücresinin r-komşuluğu r pozitif bir değer olması koşulu ile şu şekilde tanımlanmıştır: N r (ij) = &C(k,l) max { \k - - j\ }< r 1 < k < MX < l < N " (1 ) Şekil 2'de merkezde siyah renk ile gösterilmiş olan hücreye sırasıyla r=1 ve r=2olmak üzere iki farklı komşuluk değerinde komşu olan hücreler gri renkli olarak gösterilmişlerdir.
3 Hareketli Görüntüde Kenar Belirleme... 3 O o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o c o r = 1 r = 2 Şekil 2. C(i,j) hücresinin r=1 ve r=2 için komşuları Bir Hücresel Sinir Ağının bir C(i,j) hücresinin giriş, durum ve çıkış değerlerinin sırasıyla u, x ve y ile temsil edildiği tipik bir örneği Şekil 3'te gösterilmektedir. v Uj düğüm gerilimi C(i,j)'nin girişi düğüm gerilimi ise hücrenin çıkışı olarak adlandırılır [1]. Şekil 3. Bir hücre devresi örneği Şekil 3'e bakıldığında her bir C(i,j) hücresinin birer adet bağımsız gerilim kaynağı (Ej), bağımsız akım kaynağı (I) ve doğrusal kondansatör (C), iki adet de doğrusal direnç (R x ve R y ) içerdiği görülmektedir. v u kontrol giriş gerilimi ve v y çıkış g e r i l i m i d i r. ve Iy (i, j;k,l) Ixy (i, f, K l) = A{i, j;k,l) v e I xu (i, y u j;k,l) (2 ) karakteristikleri ile doğrusal gerilim kontrollü akım kaynaklarıdır. HSA'nın dinamik denklemleri şu eşitliklerle karakterize edilebilir [1] : C d = - x ;j(t) + X A(i,j;k,l)y kl(t) + X B(i,j;k,l)u kl + I ;j d t R x C(Kl)e5(i,j) C(Kl)e5(i,j) y v = f ( ) = ^ (I k - İ) (3 ) % = Ey, V 0) " 1, V "ü ~ 1; 1 - k - M ; A(i, j;k,l) = A(k,l;i, j), 1 < i,k <M; 1 < j,l < N ve C>0, R x >0. (4) A(i,j;k,l) ve B(i,j;k,l) sırasıyla geri besleme ve kontrol operatörü olarak adlandırılır [1]. HSA Çok Fonksiyonlu Makine HSA'nın donanımsal gerçeklemesi hücre yapısı ve sadece komşu hücreleri arasında bağlantı bulunması nedeniyle klasik Yapay Sinir Ağlarına kıyasla daha kolaydır. Analojik Hücresel Makineler (ACE4k, ACE16k vs. [5] ) HSA Çok Fonksiyonlu Makine mimarisine dayanarak tasarlanmıştır. HSA Çok Fonksiyonlu Makine mimarisi analog dizi işlemleri ve lojik işlemleri bir arada yürütebildiği için Roska ve Chua tarafından analojik hesaplama olarak adlandırılmıştır [2]. HSA Çok Fonksiyonlu Makinedeki her bir hücre içerisinde OPT, LAM, LLM, LAOU, LCCU ve LLU olarak isimlendirilen farklı bellek yapıları ve özel devreler mevcuttur. Bir görüntü, optik algılayıcı (OPT) girişinden alınabilir. Yerel bellekler her hücre içindeki Yerel Analog Bellek (LAM: Local Analog Memory) ve Yerel Lojik Bellek (LLM: Local Logical Memory) değerlerini saklarlar. HSA Çok Fonksiyonlu Makine üzerinde gri seviye görüntüleri tutan 8 adet LAM ve ikili görüntüleri tutan 2 adet LLM bellek mevcuttur. Bu bellekler sınırlı sayıda olmalarına rağmen üzerinde aritmetik ve lojik işlemler kolaylıkla gerçekleştirilmektedir. Gri seviye görüntüleri saklayan LAM bellek toplama, çıkarma gibi gri seviye işlemlerin, ikili seviye görüntüleri saklayan LLM bellek ise morfolojik ve lojik işlemlerin kolaylıkla yapılabileceği bir yapı sunarlar. Elde edilen ara sonuçlar iki bellek arasında iletilebilmektedir. N
4 4 Emel ARSLAN, Sabri ARIK Saklanan değerler üzerinde analog işlemleri gerçekleştirmek için bir yerel analog çıkış birimi (LAOU: Local Analog Output Unit), lojik işlemleri gerçekleştirmek için ise bir yerel lojik birim (LLU: Local Logic Unit) kullanılır. Elde edilen çıkışlar her zaman yerel belleklerden birine gönderilir. Yerel İletişim ve Kontrol Birimi (LCCU: Local Communication and Control Unit ) erişilen hücre ve makinenin Global Analojik Program Birimi (GAPU - Global Analogic Program Unit) arasında iletişimi sağlar. Dört fonksiyonel bloğa sahip olan GAPU programların etkili şekilde yürütülmesini ve birimlerin efektif kontrolünü sağlar. Bu dört bloktan biri analog program komutlarını ve HSA şablonlarını saklayan Analog Program Belleğidir (APR: Analog Program Register). GAPU nun içindeki diğer tüm birimler hücre dizisinde işlem yapmak için gerekli kontrol kodlarını içeren lojik belleklerdir. ACE16k İşlemcisi ACE16k, HSA Çok Fonksiyonlu Makinenin analog olarak işlem yapabilen HSA temelli işlemcisidir. Görüntülerin şablonlarla işlenmesi, lojik işlemler, toplama çıkarma gibi birçok görüntü işleme işleminin gerçekleştirilmesinde kullanılan ACE16k (Focal Plain Array Analog Processor işlemcisi düşük çözünürlüklü (128 x 128 CMOS gri seviye görüntü algılayıcısı ve analog işlemci dizilerini içermektedir. Bu işlemci dizisi bütün görüntüyü paralel olarak işleyebildiği için geleneksel işlemcilere göre görüntü işleme uygulamaları konusunda çok daha hızlıdır. ACE16k işlemcisi saniyede çerçeve işleyebilme kapasitesine sahiptir. Bi-i Hücresel Görü Sistemi HSA tabanlı ACE16k işlemcisi ve yüksek performanslı bir Sayısal İşaret İşlemcisi olmak üzere iki farklı işlemci içeren Bi-i hücresel görü sistemi, kısaca çok yüksek hıza sahip, kompakt, bağımsız ve akıllı bir kamera olarak tanımlanabilir[4]. Görüntüler, sistemde bulunan iki farklı algılayıcı yardımıyla yerel belleklere kaydedilir. Bu algılayıcılardan birisi yüksek çözünürlüklü (1280*1024) renkli CMOS (IBIS 5-C ) algılayıcısı, diğer görüntü kaynağı ise düşük çözünürlüklü (128*128) ACE16K algılayıcısıdır. Bi-i üzerinde 100 Mbit/sec hızla TCP/IP üzerinden bilgi değişimi yapabilen Gömülü Etrax iletişim işlemcisi ile birlikte USB, Ethernet ve RS232 gibi bazı harici arayüzler de mevcuttur. Bi-i Programlama HSA çok fonksiyonlu makinede iki farklı programlama yöntemi bulunmaktadır. Bunlardan biri, daha çok basit uygulamalar geliştirmeye uygun geleneksel Bi-i programlama yöntemi olan AMC (Analogic Macro Code) dilidir. AMC dilinde yazılan kodlar ikilik tabana dönüştürülerek Bi-i üzerinde çalıştırılır. Bir diğer yöntem ise daha karmaşık uygulamalar geliştirmek için kullanılan Bi-i Yazılım Geliştirme Aracı (Software Development Kit- SDK)'dır. Bi-i SDK, uygulama geliştirmek için kullanılan bir grup C++ programlama kütüphanesinden oluşmaktadır. Bu kütüphaneler geliştirme birimi Code Composer Studio ile birlikte Sayısal İşaret İşleyici (DSP) için de kullanılabilir. TACE sınıfı ACE16k tüm devresini kontrol etmek için görüntü ve şablon transferi, lojik ve aritmetik işlemler ve şablon çalıştırmak gibi birçok fonksiyonu içerir. TACE IPL ise ACE16k için oluşturulmuş bir görüntü işleme kütüphanesidir. Bu kütüphane içerisinde temel gri seviye (toplama, çıkarma, sobel, laplace vs.) ve morfolojik işlemler (genişleme, aşınma, kapama, açma, iskeletleme vs.) için tanımlanan fonksiyonlar mevcuttur. Bununla birlikte Bi-i Hücresel Görü Sistemi, içerdiği DSP'leri kullanarak uygulama geliştirmeye imkan veren InstantVision kütüphanelerini içermektedir. Bu kütüphaneler aynı zamanda diğer DSP tabanlı platformlarda da kullanılmaya uygun bir şekilde geliştirilmiştir. Veri yapılarını tanımlama, giriş/çıkış için ara yüz, işaret ve görüntü işleme, özellik çıkarma, sınıflandırma ve çoklu hedef takip etme gibi görüntü işleme uygulamaları geliştirmek için kullanılabilen etkili fonksiyonlara sahip temel yazılım kütüphaneleri mevcuttur [6]. HAREKETLİ GÖRÜNTÜDE NESNELERİN KENARLARINI BELİRLEYEN ALGORİTMA Bu çalışmada Bi-i Hücresel Görü Sistemi kullanılarak hareketli görüntüdeki nesnelerin kenarlarını belirleyen bir algoritma geliştirilmiş ve bu algoritmayı kullanan uygulamadan alınan çıkış görüntüleri üzerinden sonuçlar değerlendirilmiştir.
5 Hareketli Görüntüde Kenar Belirleme... 5 Q Giriş Videosu ^ bir işaret eklenerek de keskinleştirme yapılabilir. Matematiksel ifadesi aşağıda verilmiştir. i = 0; i<çerçevesayısı; i + + v(m, n) = u(m, n) + Ag (m, n) (5 inan Ön İşlemler: Kenar Belirginleştirme Alçak Geçiren Filtre Ortanca Filtre 3 i 1 Sobel Yöntemi ile kenar [ belirlem e ] ith çerçevey Edge Yöntemi ile kenar belirlem e + / Kenarları belirlenmiş / / hareketli görüntü kaydedilir / Biri Edge diğeri Sobel yöntemi ile barındırdığı nesnelerin kenarları belinlenmiş karakalem hareketli görüntü dosyaları c T ÇıkışVideosu Şekil 4. Hareketli görüntü içindeki nesnelerin kenarlarını belirleyen algoritmanın blok diyagramı Blok diyagramı Şekil 4'te verilmiş olan algoritmada öncelikle işlenecek olan hareketli görüntü sisteme giriş olarak verilir. Bu hareketli görüntü nesnelerinin en iyi şekilde tespitini sağlamak amacıyla ilk olarak Keskinlik Maskelemesi ve Kenar Koyulaştırma (Unsharp Masking and Crispening) işlemlerine tabi tutulur. Keskinlik Maskelemesi ve Kenar Koyulaştırma görüntüdeki ayrıntıları, keskin geçişleri belirginleştirmek, bulanıklaşmış görüntülerdeki ayrıntıları yeniden ortaya çıkarmak için kullanılır [7]. Endüstriyel ve askeri alanda, tıbbi çalışmalarda ve diğer birçok alanda oldukça yararlıdır. Keskinleştirme, sayısal farkların alınması ile gerçekleştirilir (diferansiyel, türev v.b.). Fark alma, resimdeki kenarları, süreksizlikleri (gürültü gibi) belirginleştirir (keskinleştirir) ve görüntüdeki düşük gri düzeyi değişimleri olan bölgeleri belirsizleştirir. Bu algoritmada keskinleştirme işlemi için kullanılan yöntem, görüntünün kendisinden bulanıklaştırılmış hali çıkarılması şeklindedir. Bir başka yöntem olarak dereceli veya yüksek geçiren Bulanıklaştırma için ise görüntü Alçak Geçiren Filtreden (Low Pass Filter) geçirilir. Ortalama veya ağırlıklı ortalamaya dayandığı için Ortalama Filtreleri (Averaging Filter olarak da adlandırılır. Alçak geçiren filtre olarak adlandırılmasının sebebi de görüntüdeki gri tonlarındaki keskin geçişleri azaltmasıdır. Ardından görüntü özellikle tuz biber gürültülerinden temizlenmek için Ortanca Filtresinden (Median Filtering) geçilir. Ortanca Filtresinde komşu piksel değerleri önce sıraya konulur, sonra ortadaki değer alınır. Genellikle bu işlem için tek sayıda komşu seçilir. Eğer çift sayıda komşu kullanılırsa, ortada kalan iki pikselin aritmetik ortalaması kullanılır. Matematiksel olarak aşağıdaki şekilde ifade edilir: v(m, n) = median\y(m - k, n (6) Bu işlemin ardından görüntü gürültü denilen görüntü kirliliğinden arındırılmış olur. Gürültülerinden arındırılmış olan görüntünün öncelikle Sobel fonksiyonu kullanılarak Sobel Kenar Belirleme Yöntemi ile kenarları belirlenir. Nesnelerinin kenarları belirlenmiş her bir çerçeveye ait görüntü dosyası biriktirilerek bu yöntemin sonucu olarak alınan hareketli görüntü çıkış dosyası olarak elde edilir. Blok diyagramda da görüleceği gibi uygulamada kullanılan diğer kenar belirleme yöntemi Edge8 fonksiyonu kullanılarak gerçekleştirilen Edge Kenar belirleme Yöntemidir. Burada kullanılmış olan her iki yöntemin fonksiyonu da (Edge8 ve Sobel ) InstantVision kütüphaneleri içinde mevcuttur. Sobel yönteminde olduğu gibi Edge yöntemi uygulanması sonucu elde edilen görüntüler de biriktirilip sonuç hareketli görüntü dosyası olarak elde edilir. Uygulama çalışması esnasında hareketli görüntünün değişik çerçeveleri için alınan çıkış görüntüleri Şekil 5., Şekil 6. ve Şekil 7.'de verilmiştir.
6 Emel ARSLAN, Sabri ARIK Orijinal Görüntü Orijinal Görüntü Sobel uygulanmış çıkış Edge8 uygulanmış çıkış Sobel uygulanmış çıkış Edge8 uygulanmış çıkış Şekil 5. Hareketli görüntünün 66. çerçevesi için alınan çıkışlar Şekil 7. Hareketli görüntünün 137. çerçevesi için alınan çıkışlar Yukarıdaki örnek ekran görüntülerinden de anlaşılacağı üzere Sobel yöntemi ile görüntü çok daha belirgin şekilde elde edilmiştir. Orijinal Görüntü DENEYSEL SONUÇLAR 3. bölümde bahsedilmiş olan uygulamada kullanılan yöntemlerin çalışma sürelerini belirlemek için C++ da kodlanmış olan fonksiyonlar kullanılarak bazı istatistik? bilgiler elde edilmiştir. Bu fonksiyonlar sonucu belirlenen istatistik? değerler Tablo 1'de verilmiştir. Tablo 1. İki yöntemin çalışma süreleri Sobel uygulanmış çıkış Edge8 uygulanmış çıkış Yöntem 1 çerçeve için Tüm hareketli ortalama süre görüntü için süre Edge u,s u,s Sobel 4406 u,s u,s Şekil 6. Hareketli görüntünün 110. çerçevesi için alınan çıkışlar
7 Hareketli Görüntüde Kenar Belirleme. 7 Bu istatistik? bilgiler hareketli görüntünün sadece 1 çerçevesi için gerekli süre ve tüm hareketli görüntünün (137 çerçeve işlenmesi için gerekli süre olmak üzere ayrı ayrı hesaplanmış değerlerdir. Burada elde edilen istatistik? bilgiler, bir hareketli görüntünün içerdiği nesnelerinin kenarlarının belirlenmesi için kullanılan Sobel yönteminin Edge yöntemine göre hem görüntü anlamında daha iyi sonuç verdiğini hem de süre anlamında daha büyük avantaj sağladığını göstermektedir. SONUÇ Bu çalışmada Hücresel Görü Sistemi kullanılarak geliştirilmiş olan hareketli görüntünün içerdiği nesnelerin kenar belirlemesini yapan algoritma gerçekleştirilmiştir. Algoritma Sayısal İşaret İşleme (DSP) işlemcisi üzerinde işletilmiştir ve algoritma sonucunda sisteme verilen hareketli görüntünün bir adet Edge yöntemi ile kenar belirleme işlemi sonucu elde edilen, bir adet de Sobel kenar belirleme yöntemi ile elde edilen olmak üzere iki adet sonuç hareketli görüntüsü elde edilmiştir. Bu uygulama bir hareketli görüntüdeki nesnelerin tespiti ve özelliklerinin belirlenip işlenmesi çalışmaları için bir ön adım sayılabilir. KAYNAKÇA [1] L. O. Chua ve L. Yang, "Cellular neural networks: Theory and applications", IEEE Trans. on CAS, cilt 35 no. 10, 1988, s [2] T. Roska ve L. O. Chua, "The CNN universal machine: an analogic array computer", IEEE Trans. on CAS-I, cilt. 40 no. 3, 1993, s [3] T. Roska ve A. Rodriguez-Vazquez, "Towards visual microprocessors", Proceedings of the IEEE, cilt 90 no.7, 2002, s [4] A. Zarandy ve C. Rekeczky, "Bi-i: a standalone ultra high speed cellular vision system.", IEEE Circuit and Systems Magazine, cilt 5, no.2, 2005, s [5] A.R. Vazquez, G. L. Cembrano, L. Carranza, E.R.Moreno, R.C. Galan, F.J. Garrido, R.D. Castro ve S. E. Meana, "ACE16k: the third generation of mixed-signal SIMDCNN ACE chips toward VSoCs", IEEE Trans. CAS-I, cilt 51,no.5, 2004, s [6] /Support [7] T. Acharya ve A.K. Ray, "Image Processing: Principles and Applications", Wiley and Sons, [8] C. Gonzales ve R.E. Woods, "Digital Image Processing", Prentice Hall, New
HAREKETLİ GÖRÜNTÜDE KENAR BELİRLEME ALGORİTMASININ ANALOG HÜCRESEL SİNİR AĞI VE SAYISAL İŞARET İŞLEME İŞLEMCİLERİ ÜZERİNDE UYGULAMASI
İstanbul Üniversitesi İstanbul University of Mühendislik Bilimleri Dergisi Engineering Sciences 1, 1-7, 2010 1, 1-7, 2010 HAREKETLİ GÖRÜNTÜDE KENAR BELİRLEME ALGORİTMASININ ANALOG HÜCRESEL SİNİR AĞI VE
DetaylıHafta 5 Uzamsal Filtreleme
BLM429 Görüntü İşlemeye Giriş Hafta 5 Uzamsal Filtreleme Yrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN If the facts don't fit the theory, change the facts. ~Einstein İçerik 3. Yeğinlik Dönüşümleri ve Uzamsal Filtreleme Temel
DetaylıT.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ EĞİTİM ÖĞRETİM YILI DERS KATALOĞU
T.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ - EĞİTİM ÖĞRETİM YILI DERS KATALOĞU Ders Kodu Bim Kodu Ders Adı Türkçe Ders Adı İngilizce Dersin Dönemi T Snf Açıl.Dönem P
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
DetaylıAMAÇ Araçlardaki Kamera Sistemleri
SUNU PLANI AMAÇ OPEN CV GÖRÜNTÜ EŞİKLEME KENAR BULMA ŞEKİL BULMA GÖRÜNTÜ GENİŞLETME VE BOZMA GÖRÜNTÜ DOLDURMA AFFİNE DÖNÜŞÜMÜ PERSPEKTİF DÖNÜŞÜM KUŞ BAKIŞI GÖRÜNTÜ DÖNÜŞÜMÜ AMAÇ Araçlardaki Kamera Sistemleri
DetaylıDENEY 3: DTMF İŞARETLERİN ÜRETİLMESİ VE ALGILANMASI
DENEY 3: DTMF İŞARETLERİN ÜRETİLMESİ VE ALGILANMASI AMAÇ: DTMF işaretlerin yapısının, üretim ve algılanmasının incelenmesi. MALZEMELER TP5088 ya da KS58015 M8870-01 ya da M8870-02 (diğer eşdeğer entegreler
Detaylı4. Bölüm Programlamaya Giriş
4. Bölüm Programlamaya Giriş Algoritma ve Programlamaya Giriş Dr. Serkan DİŞLİTAŞ 4.1. C# ile Program Geliştirme Net Framework, Microsoft firması tarafından açık internet protokolleri ve standartları
DetaylıSAYISAL TASARIM. Ege Üniversitesi Ege MYO Mekatronik Programı
SAYISAL TASARIM Ege Üniversitesi Ege MYO Mekatronik Programı BÖLÜM 6 DAC, Sayısal Analog Dönüştürücüler DAC Sayısal Analog Dönüştürücüler Analog sayısal dönüşümün tersini gerçekleyen elemanlara sayısal
DetaylıUzaysal Görüntü İyileştirme/Filtreleme. Doç. Dr. Fevzi Karslı fkarsli@ktu.edu.tr
Uasal Görüntü İileştirme/Filtreleme Doç. Dr. Fevi Karslı karsli@ktu.edu.tr İileştirme Herhangi bir ugulama için, görüntüü orijinalden daha ugun hale getirmek Ugunluğu her bir ugulama için sağlamak. Bir
DetaylıMÜFREDAT DERS LİSTESİ
MÜFREDAT DERS LİSTESİ MÜHENDİSLİK FAK. / BİLGİSAYAR MÜHENDİSL / 2010 BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ Müfredatı 0504101 Matematik I Calculus I 1 GÜZ 4 5 Z 0504102 Genel Fizik I General Physics I 1 GÜZ 4 4 Z 0504103
Detaylı2017 MÜFREDATI MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ / ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ EĞİTİM PLANI
2017 MÜFREDATI MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ / ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ EĞİTİM PLANI SINIF: 1 DÖNEM: GÜZ 200111 TEMEL BİLGİ TEKNOLOJİSİ KULLANIMI USE OF FUNDAMENTAL INFORMATION TECHNOLOGY 2017 2 0 2 2
DetaylıDers Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS
DERS BİLGİLERİ Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS Sayısal Görüntü İşleme BIL413 7 3+0 3 5 Ön Koşul Dersleri Yok Dersin Dili Dersin Seviyesi Dersin Türü Türkçe Lisans Seçmeli / Yüz Yüze
DetaylıEĞİTİM-ÖĞRETİM YILI MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ (İNGİLİZCE) BÖLÜMÜ DERS PROGRAMINDA YAPILAN DEĞİŞİKLİKLER
BİRİNCİ SINIF GÜZ YARIYILI 2015-2016 EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ (İNGİLİZCE) BÖLÜMÜ DERS PROGRAMINDA YAPILAN DEĞİŞİKLİKLER DEĞİŞİKLİK FORMU COM101 BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA
Detaylıİşletim Sistemleri (Operating Systems)
İşletim Sistemleri (Operating Systems) 1 İşletim Sistemleri (Operating Systems) Genel bilgiler Ders kitabı: Tanenbaum & Bo, Modern Operating Systems:4th ed., Prentice-Hall, Inc. 2013 Operating System Concepts,
DetaylıİRİSTEN 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
DetaylıC++ Dersi: Nesne Tabanlı Programlama
C++ Dersi: Nesne Tabanlı Programlama Bölüm 1: Giriş İçerik Bilgisayar Sistemleri Donanım Yazılım Programlama Program Geliştirme Nesne-tabanlı Programlama C++ Programlama Dili 2 Bilgisayar Sistemleri Kısaca,
DetaylıTMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi 30 Ekim 02 Kasım 2007, KTÜ, Trabzon
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi 30 Ekim 02 Kasım 2007, KTÜ, Trabzon Lazer Tarama Verilerinden Bina Detaylarının Çıkarılması ve CBS İle Entegrasyonu
DetaylıGÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 4 DÖNÜŞÜMLER UZAYSAL FİLTRELEME
GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 4 DÖNÜŞÜMLER UZAYSAL FİLTRELEME DERS İÇERİĞİ Histogram İşleme Filtreleme Temelleri HİSTOGRAM Histogram bir resimdeki renk değerlerinin sayısını gösteren grafiktir. Histogram dengeleme
DetaylıELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ DOKTORA YETERLİK SINAVI YÖNETMELİĞİ
ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ DOKTORA YETERLİK SINAVI YÖNETMELİĞİ Doktora Yeterlik Sınavı, başvurunun yapıldığı ve Doktora Yeterlik Komitesi nin başvuruyu onayladığı dönemdeki, dönem sonu sınavlarının
Detaylı1. YARIYIL / SEMESTER 1 2. YARIYIL / SEMESTER 2
T.C. NECMETTİN ERBAKAN ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK VE MİMARLIK FAKÜLTESİ, ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ, 2017-2018 AKADEMİK YILI ÖĞRETİM PLANI T.C. NECMETTIN ERBAKAN UNIVERSITY ENGINEERING AND ARCHITECTURE
DetaylıMİKROİŞLEMCİ İLE A/D DÖNÜŞÜMÜ
KARADENİZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ BİLGİSAYAR ORGANİZASYONU LABORATUVARI MİKROİŞLEMCİ İLE A/D DÖNÜŞÜMÜ 1. GİRİŞ Analog işaretleri sayısal işaretlere dönüştüren elektronik devrelere
DetaylıCCD KAMERA KULLANARAK SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME YOLUYLA GERÇEK ZAMANLI GÜVENLİK UYGULAMASI
CCD KAMERA KULLANARAK SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME YOLUYLA GERÇEK ZAMANLI GÜVENLİK UYGULAMASI Serhan COŞAR serhancosar@yahoo.com Oğuzhan URHAN urhano@kou.edu.tr M. Kemal GÜLLÜ kemalg@kou.edu.tr İşaret ve Görüntü
DetaylıProje #2 - Lojik Devre Benzetimi
Kocaeli Universitesi Bilgisayar Mühendisliği Programlama Laboratuvarı I BLM 209 Proje #2 - Lojik Devre Benzetimi Dosya Operasyonları Üzerine Uygulama Geliştirme Arş. Gör. Süleyman Eken & Arş. Gör. Furkan
DetaylıELEKTRİK ELEKTRONİK MÜHENDSİLİĞİ BÖLÜMÜ EĞİTİM ÖĞRETİM YILI YENİ MÜFREDATI
ELEKTRİK ELEKTRONİK MÜHENDSİLİĞİ BÖLÜMÜ 2017-2018 EĞİTİM ÖĞRETİM YILI YENİ MÜFREDATI 1. YARIYIL Adı Z/S T U L K AKTS 1 0500101 Fizik I Z 4 2 0 5 6 2 0500102 Kimya I Z 3 2 0 4 6 3 0500103 Matematik I Z
DetaylıPARALEL HESAPLAMA ÇAĞRI GİDER ENES BİLGİN
PARALEL HESAPLAMA ÇAĞRI GİDER 13011016 ENES BİLGİN - 13011004 Paralel Hesaplama Nedir? Paralel Hesaplamanın Avantajları Paralel Hesaplamanın Kullanım Alanları Paralel Hesaplama Yöntemleri, Donanım ve Yazılım
DetaylıDijital Görüntü İşleme (COMPE 464) Ders Detayları
Dijital Görüntü İşleme (COMPE 464) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Dijital Görüntü İşleme COMPE 464 Her İkisi 3 0 0 3 5 Ön Koşul Ders(ler)i
DetaylıGömülü Sistemler. (Embedded Systems)
Gömülü Sistemler (Embedded Systems) Tanım Gömülü Sistem (Embedded System): Programlanabilir bilgisayar içeren fakat kendisi genel amaçlı bilgisayar olmayan her türlü cihazdır. Gömülü Sistem (Embedded System):
DetaylıBilgisayarların Gelişimi
Bilgisayarların Gelişimi Joseph Jacquard (1810) Bilgisayar tabanlı halı dokuma makinesi Delikli Kart (Punch Card) Algoritma ve Programlama 6 Bilgisayar Sistemi 1. Donanım fiziksel aygıtlardır. 2. Yazılım
DetaylıBilgi ve İletişim Teknolojileri (JFM 102) Ders 10. LINUX OS (Programlama) BİLGİ & İLETİŞİM TEKNOLOJİLERİ GENEL BAKIŞ
Ders 10 LINUX OS (Programlama) BİLGİ & İLETİŞİM TEKNOLOJİLERİ GENEL BAKIŞ LINUX de Programlama LINUX işletim sistemi zengin bir programlama ortamı sağlar. Kullanıcılara sistemi geliştirme olanağı sağlar.
DetaylıYaz.Müh.Ders Notları #6 1
YAZILIM MÜHENDİSLİĞİ Prof.Dr. Oya Kalıpsız GİRİŞ 1 YAZILIM YETERLİLİK OLGUNLUK MODELİ Olgunluk Seviyeleri: Düzey 1. Başlangıç düzeyi: Yazılım gelişimi ile ilişkili süreçlerin tanımlanması için hiçbir sistematik
DetaylıİSTANBUL MEDENİYET ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ(TÜRKÇE) 4 YILLIK DERS PLANI
İSTANBUL MEDENİYET ÜNİVERSİTESİ MÜHİSLİK FAKÜLTESİ 2017-2018 ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHİSLİĞİ BÖLÜMÜ(TÜRKÇE) 4 YILLIK DERS PLANI (Eğitim planı toplamda 138 ve 240 den oluşmaktadır. Yarıyıllara göre alınması
DetaylıC++ Dersi: Nesne Tabanlı Programlama 2. Baskı
C++ Dersi: Nesne Tabanlı Programlama 2. Baskı ³ Bölüm 19: Standart Şablon Kütüphanesi (vector) İçerik 19.1 Standart Şablon Kütüphanesi (STL) 19.2 vector SınıK 19.3 vectortanımı 19.4 vector Elemanlarına
Detaylıİşaret ve Sistemler. Ders 1: Giriş
İşaret ve Sistemler Ders 1: Giriş Ders 1 Genel Bakış Haberleşme sistemlerinde temel kavramlar İşaretin tanımı ve çeşitleri Spektral Analiz Fazörlerin frekans düzleminde gösterilmesi. Periyodik işaretlerin
DetaylıINTERNET ARACILIĞIYLA UZAK BİRİMDEKİ DSP KİTİNE VERİ İLETİMİ
INTERNET ARACILIĞIYLA UZAK BİRİMDEKİ DSP KİTİNE VERİ İLETİMİ Nurşen Suçsuz 1 Deniz Taşkın 2 1 Öğr. Üyesi. Trakya Üniversitesi,Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 22030 Edirne nursen@trakya.edu.tr 2 Ar. Gör.
Detaylı1. YARIYIL / SEMESTER 1
T.C. NECMETTİN ERBAKAN ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK VE MİMARLIK FAKÜLTESİ, MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ, 2017-2018 AKADEMİK YILI ÖĞRETİM PLANI T.C. NECMETTIN ERBAKAN UNIVERSITY ENGINEERING AND ARCHITECTURE
DetaylıEGE ÜNİVERSİTESİ Bilgisayar Mühendisliği. Dr. Kemal YILMAZ, Prof. Dr. Aylin KANTARCI, Prof. Dr. Cezmi AKKIN
EGE ÜNİVERSİTESİ Bilgisayar Mühendisliği Dr. Kemal YILMAZ, Prof. Dr. Aylin KANTARCI, Prof. Dr. Cezmi AKKIN Oftalmoskopi: oftalmoskop ile göz dibinin muayene edilmesi bilimidir. Bilim tarihinin ilk optik
DetaylıANKARA ÜNİVERSİTESİ A ÖĞRENCİ İŞLERİ DAİRE BAŞKANLIĞI
Dersin ön koşulu var mı? ***** İntibak Dersi mi? **** TOPLAM SAAT ** AKTS Kredisi ** ANKARA ÜNİVERSİTESİ A PROGRAM ADI : BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ (İNGİLİZCE).SINIF /.YARIYIL* ANADAL EĞİTİM PROGRAMI ZORUNLU
DetaylıAlgoritma ve Akış Diyagramları
Algoritma ve Akış Diyagramları Bir problemin çözümüne ulaşabilmek için izlenecek ardışık mantık ve işlem dizisine ALGORİTMA, algoritmanın çizimsel gösterimine ise AKIŞ DİYAGRAMI adı verilir 1 Akış diyagramları
DetaylıBilgisayar Mühendisliği. Bilgisayar Mühendisliğine Giriş 1
Bilgisayar Mühendisliği Bilgisayar Mühendisliğine Giriş 1 Mühendislik Nedir? Mühendislik, bilim ve matematiğin yararlı cihaz ve sistemlerin üretimine uygulanmasıdır. Örn: Elektrik mühendisleri, elektronik
DetaylıBÖLÜM 2 SAYI SİSTEMLERİ
İÇİNDEKİLER BÖLÜM 1 GİRİŞ 1.1. Lojik devre içeriği... (1) 1.1.1. Kodlama, Kod tabloları... (2) 1.1.2. Kombinezonsal Devre / Ardışıl Devre... (4) 1.1.3. Kanonik Model / Algiritmik Model... (4) 1.1.4. Tasarım
DetaylıT.C. KOCAELİ ÜNİVERSİTESİ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ BİLİŞİM SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ
T.C. KOCAELİ ÜNİVERSİTESİ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ BİLİŞİM SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ Yrd. Doç. Dr. Mustafa Hikmet Bilgehan UÇAR 6. HAFTA BİLEŞİK MANTIK DEVRELERİ (COMBINATIONAL LOGIC) Aritmetik İşlem Devreleri
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
DetaylıBMT 101 Algoritma ve Programlama I 2. Hafta. Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 1
BMT 0 Algoritma ve Programlama I 2. Hafta Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU Algoritma ve Programlama Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 2 Algoritma Kavramı Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 3 Algoritma ve Programlama Bilgisayardaki
DetaylıDESTEK DOKÜMANI KAYIT NUMARALAMA ŞABLONLARI
KAYIT NUMARALAMA ŞABLONLARI Kayıt numaralama özelliği; firmaya ait işlemlerde kullanılan belgelerin, firmaya özel numaralar ile kaydedilip izlenmesine imkan tanır. Ticari sistemde fiş ve faturalara ait
DetaylıBölüm 6 Multiplexer ve Demultiplexer
Bölüm 6 Multiplexer ve Demultiplexer DENEY 6- Multiplexer Devreleri DENEYİN AMACI. Multiplexer ın çalışma prensiplerini anlamak. 2. Lojik kapıları ve TTL tümdevre kullanarak multiplexer gerçekleştirmek.
DetaylıOSPF PROTOKOLÜNÜ KULLANAN ROUTER LARIN MALİYET BİLGİSİNİN BULANIK MANTIKLA BELİRLENMESİ
OSPF PROTOKOLÜNÜ KULLANAN ROUTER LARIN MALİYET BİLGİSİNİN BULANIK MANTIKLA BELİRLENMESİ Resul KARA Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Bölümü Teknik Eğitim Fakültesi Abant İzzet Baysal Üniversitesi, 81100,
DetaylıERCİYES ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTUSÜ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİMDALI. I. GENEL BİLGİLER Ders Adı
BİM618 Evrimsel Algoritmalar Öğretim Üyesi Prof. Dr. Derviş Karaboğa Görüşme Saatleri 8.00-17.00 E posta: karaboga@erciyes.edu.tr http://abis.erciyes.edu.tr/sorgu.aspx?sorgu=236 Erciyes Üniversitesi, Mühendislik
DetaylıBİLGİSAYAR PROGRAMLAMA. Algoritma ve Akış Şemaları
BİLGİSAYAR PROGRAMLAMA Algoritma ve Akış Şemaları Algoritma tanımı Algoritma özellikleri Algoritma tasarımı Akış şemaları Dallanma simgeleri Döngü simgeleri Akış şeması tasarımı Akış şeması örnekleri Konu
DetaylıAndroid e Giriş. Öğr.Gör. Utku SOBUTAY
Android e Giriş Öğr.Gör. Utku SOBUTAY Android İşletim Sistemi Hakkında 2 Google tarafından geliştirilmiştir. Dünyada en çok kullanılan mobil işletim sistemidir. 2018 itibariyle Dünyada Android; %78.65,
DetaylıR ile Programlamaya Giriş ve Uygulamalar
R ile Programlamaya Giriş ve Uygulamalar İçerik R ye genel bakış R dili R nedir, ne değildir? Neden R? Arayüz Çalışma alanı Yardım R ile çalışmak Paketler Veri okuma/yazma İşleme Grafik oluşturma Uygulamalar
DetaylıMATLAB. Temel işlemler, Vektörler, Matrisler DOÇ. DR. ERSAN KABALCI
MATLAB Temel işlemler, Vektörler, Matrisler DOÇ. DR. ERSAN KABALCI İçerik Matlab Nedir? Matlab ın Kullanım Alanları Matlab Açılış Ekranı Matlab Programı İle Temel İşlemlerin Gerçekleştirilmesi Vektör İşlemleri
DetaylıTemel Mikroişlemci Tabanlı Bir Sisteme Hata Enjekte Etme Yöntemi Geliştirilmesi. Buse Ustaoğlu Berna Örs Yalçın
Temel Mikroişlemci Tabanlı Bir Sisteme Hata Enjekte Etme Yöntemi Geliştirilmesi Buse Ustaoğlu Berna Örs Yalçın İçerik Giriş Çalişmanın Amacı Mikroişlemciye Hata Enjekte Etme Adımları Hata Üreteci Devresi
DetaylıMATLAB A GİRİŞ. EE-346 Hafta-1 Dr. Ayşe DEMİRHAN
MATLAB A GİRİŞ EE-346 Hafta-1 Dr. Ayşe DEMİRHAN MATLAB Teknik ve bilimsel hesaplamalar için yazılmış yüksek performanslı bir yazılım geliştirme aracı MATrix LABoratory (MATLAB) Boyutlandırma gerekmeyen
DetaylıISK116 - Bölüm 1. Grup Teknolojisi
ISK - Bölüm Grup Teknolojisi Grup Teknolojisi (GT) Grup teknolojisi benzerliklerden faydalanarak büyük ve karmaşık bir üretim sisteminin, küçük ve kolay kontrol edilebilir sistemlere dönüştürülmesi hedeflenmektedir.
DetaylıÇoktan Seçmeli Değerlendirme Soruları Akış Şemaları İle Algoritma Geliştirme Örnekleri Giriş 39 1.Gündelik Hayattan Algoritma Örnekleri 39 2.Say
İÇİNDEKİLER 1. Bilgisayarın Yapısı Ve Programlama Dilleri Giriş 1 Bilgisayar ve Programlamanın Kısa Bir Tarihçesi 2 Donanım ve Yazılım Kavramları 3 Bilgisayarın Donanımsal yapısı 4 Giriş Birimi (Input
DetaylıYazılım Mühendisliği 1
Yazılım Mühendisliği 1 HEDEFLER Yazılım, program ve algoritma kavramları anlar. Yazılım ve donanım maliyetlerinin zamansal değişimlerini ve nedenleri hakkında yorum yapar. Yazılım mühendisliği ile Bilgisayar
DetaylıRENK 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,
DetaylıBilgisayar Mühendisliğine Giriş. Yrd.Doç.Dr.Hacer KARACAN
Bilgisayar Mühendisliğine Giriş Yrd.Doç.Dr.Hacer KARACAN Mikroişlemci Nedir? Bir bilgisayarın en önemli parçası Mikroişlemcisidir. Hiçbir bilgisayar mikroişlemci olmadan çalışamaz. Bu nedenle Mikroişlemci
Detaylı91-03-01-529 SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME (Digital Image Processing)
91-03-01-529 SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME (Digital Image Processing) Dersi Veren Öğretim Üyesi Doç. Dr. Aybars UĞUR Ders Web Sayfası : http://yzgrafik.ege.edu.tr/~ugur 1 Amaçlar Öğrencileri Matlab gibi teknik
DetaylıBilgisayar Mühendisliği Bölümü Lisans Ders Programı / Computer Engineering Undergraduate Curriculum
Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Lisans Ders Programı / Undergraduate Curriculum 2014-2015 ve Öncesi Girişli Öğrenciler için Uygulanan Ders Program 1.Yıl / I.Dönem (First Year / First Semester) FIZ115 Fizik
DetaylıWEB SERVİSLER İLE PARALEL GÖRÜNTÜ İŞLEME MİMARİSİ: RASTER İMGELERDE KENAR BELİRLEME UYGULANMASI
WEB SERVİSLER İLE PARALEL GÖRÜNTÜ İŞLEME MİMARİSİ: RASTER İMGELERDE KENAR BELİRLEME UYGULANMASI Abdürrahim Özel, Çetin Kaya, Ramazan Eşmeli, Süleyman Eken, Ahmet Sayar Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Kocaeli
DetaylıSE Engineering Sciences 30 Mayıs 2011, Pazartesi 13:00 M1-2 İNG 152 -İngilizce II 31 Mayıs 2011, Salı 14:00 Yabancı Diller Binası
MÜHENDİSLİK VE DOĞA BİLİMLERİ FAKÜLTESİ FİNAL TARİHLERİ 2010-2011 BAHAR DÖNEMİ 1. SINIF Dersin Adı Sınav Tarihi Saat Sınav Yeri TRD 158 / 99 - Türk Dili II 30 Mayıs 2011, 10:00 Mühendislik Amfi SE 104
DetaylıPROGRAMLAMAYA GİRİŞ. Öğr. Gör. Ayhan KOÇ. Kaynak: Algoritma Geliştirme ve Programlamaya Giriş, Dr. Fahri VATANSEVER, Seçkin Yay.
PROGRAMLAMAYA GİRİŞ Öğr. Gör. Ayhan KOÇ Kaynak: Algoritma Geliştirme ve Programlamaya Giriş, Dr. Fahri VATANSEVER, Seçkin Yay., 2007 Algoritma ve Programlamaya Giriş, Ebubekir YAŞAR, Murathan Yay., 2011
DetaylıBazı Gömülü Sistemlerde OpenCV ile Performans Analizi
OpenCV ile Performans Analizi S.Ü Bil.Müh. 2. Sınıf Öğrencisi Faruk GÜNER farukguner@outlook.com.tr S.Ü Bil.Müh. 2. Sınıf Öğrencisi Mesut PİŞKİN mesutpiskin@outlook.com S.Ü Öğr. Gör. Dr. Mustafa Nevzat
DetaylıAlanya Alaaddin Keykubat UniversityInternational Relations Office
Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bilgisayar Mühendisliği (Örgün Öğretim) Diploma Programı 2016 Müfredatı 1 BLG109 Üniversite'de Yaşam Kültürü ve Bilgisayar Mühendisliğine İntibak 1
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
DetaylıBitirme Ödevi Sunumu PLATFORM BAĞIMSIZ BENZETİM PROGRAMI. Danışman : Yrd.Doç.Dr. D Feza BUZLUCA Gökhan Akın ŞEKER
Bitirme Ödevi Sunumu BERKELEY RISC I işlemcisi İÇİN PLATFORM BAĞIMSIZ BENZETİM PROGRAMI Danışman : Yrd.Doç.Dr. D Feza BUZLUCA 0495 0639 Sunum Planı Ödev konusu hakkında Berkeley RISC I işlemcisi hakkında
DetaylıDOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: CME 2006
Dersi Veren Birim: Bilgisayar Mühendisliği Dersin Türkçe Adı: BİLGİSAYAR MİMARİSİ Dersin Orjinal Adı: COMPUTER ARCHITECTURE Dersin Düzeyi:(Ön lisans, Lisans, Yüksek Lisans, Doktora) Lisans Dersin Kodu:
DetaylıHafta 2 Görüntünün Alınması ve Sayısallaştırılması
BLM429 Görüntü İşlemeye Giriş Hafta 2 Görüntünün Alınması ve Sayısallaştırılması Yrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN When something can be read without effort, great effort has gone into its writing. ~E. J. Poncela
DetaylıTarih Saat Modül Adı Öğretim Üyesi. 01/05/2018 Salı 3 Bilgisayar Bilimlerine Giriş Doç. Dr. Hacer Karacan
BİLGİ TEKNOLOJİLERİ YÖNETİMİ EĞİTİM MODÜLLERİ Tarih Saat Modül Adı Öğretim Üyesi 01/05/2018 Salı Bilgisayar Bilimlerine Giriş Doç. Dr. Hacer Karacan Bu dersin amacı, bilgisayar bilimlerinin temel kavramlarını
DetaylıDijital Sinyal İşleme (COMPE 463) Ders Detayları
Dijital Sinyal İşleme (COMPE 463) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Dijital Sinyal İşleme COMPE 463 Bahar 3 0 0 3 5 Ön Koşul Ders(ler)i Dersin
DetaylıBİLGİSAYAR ORGANİZASYONU
BİLGİSAYAR ORGANİZASYONU Donanım Bilgisayarın fiziksel bölümü Monitor, klavye, fare Entegreler, kartlar Kablolar Yazılım: Bilgisayarın mantıksal bölümü Programlar: Bilgisayarın gerçekleştireceği komutlar
DetaylıOTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ BLOK DİYAGRAM İNDİRGEME KURALLARI
OTOMATİK KONTROL SİSTEMLERİ BLOK DİYAGRAM İNDİRGEME KURALLARI BLOK DİYAGRAM İNDİRGEME KURALLARI Örnek 9: Aşağıdaki açık çevrim blok diyagramının transfer fonksiyonunu bulunuz? 2 BLOK DİYAGRAM İNDİRGEME
DetaylıUzaktan Eğitim Uygulama ve Araştırma Merkezi
JAVA PROGRAMLAMA Öğr. Gör. Utku SOBUTAY İÇERİK 2 Java Kodlarına Yorum Satırı Eklemek Java Paket Kavramı Java Kütüphane Kavramı Konsoldan Veri Çıkışı ve JOPtionPane Kütüphanesi JOptionPane Kütüphanesi Kullanarak
DetaylıSAYISAL İŞARET İŞLEME LABORATUARI LAB 5: SONSUZ DÜRTÜ YANITLI (IIR) FİLTRELER
SAYISAL İŞARET İŞLEME LABORATUARI LAB 5: SONSUZ DÜRTÜ YANITLI (IIR) FİLTRELER Bu bölümde aşağıdaki başlıklar ele alınacaktır. Sonsuz dürtü yanıtlı filtre yapıları: Direkt Şekil-1, Direkt Şekil-II, Kaskad
DetaylıA.Ü. GAMA MYO. Elektrik ve Enerji Bölümü ALGORİTMA VE PROGRAMLAMA 1.HAFTA
A.Ü. GAMA MYO. Elektrik ve Enerji Bölümü ALGORİTMA VE PROGRAMLAMA 1.HAFTA 1 İçindekiler Bilgisayarların Çalışma Prensibi Sayı Sistemleri Programlama Dilleri 2 BİLGİSAYARLARIN ÇALIŞMA PRENSİBİ Bilgisayar
DetaylıKOCAELİ ÜNİVERSİTESİ ELEKTRONİK VE HABERLEŞME MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ 2018/2019 GYY BİTİRME ÇALIŞMASI ÖNERİ FORMU. (Doç.Dr. M.
KOCAELİ ÜNİVERSİTESİ ELEKTRONİK VE HABERLEŞME MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ 2018/2019 GYY BİTİRME ÇALIŞMASI ÖNERİ FORMU (Doç.Dr. M. Kemal GÜLLÜ) Derinlik kamerası ile alınan modellerin birleştirilmesi Derinlik kamerası,
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
DetaylıMÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ / ENSTİTÜSÜ / YÜKSEKOKULU BİLİŞİM SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ /ABD LİSANS PROGRAMI - 2 ( yılı öncesinde birinci
MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ / ENSTİTÜSÜ / YÜKSEKOKULU BİLİŞİM SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ /ABD LİSANS PROGRAMI - 2 (2016-17 yılı öncesinde birinci sınıfa başlayan öğrenciler için) BİRİNCİ YIL 1. Dönem CMPE113
Detaylı1. YARIYIL / SEMESTER 1 2. YARIYIL / SEMESTER 2
T.C. NECMETTİN ERBAKAN ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK VE MİMARLIK FAKÜLTESİ, ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ, 2018-2019 AKADEMİK YILI ÖĞRETİM PLANI T.C. NECMETTIN ERBAKAN UNIVERSITY ENGINEERING AND ARCHITECTURE
DetaylıBilgisayar Mimarisi ve Organizasyonu Giriş
+ Bilgisayar Mimarisi ve Organizasyonu Giriş Bilgisayar Mimarisi Bilgisayar Organizasyonu Programcının görebileceği bir sistemin nitelikleri Bir programın mantıksal yürütülmesi üzerinde direk bir etkisi
DetaylıTIBBİ ENSTRUMANTASYON TASARIM VE UYGULAMALARI SAYISAL FİLTRELER
TIBBİ ENSTRUMANTASYON TASARIM VE UYGULAMALARI SAYISAL FİLTRELER SUNU PLANI Analog sayısal çevirici FIR Filtreler IIR Filtreler Adaptif Filtreler Pan-Tompkins Algoritması Araş. Gör. Berat Doğan 08/04/2015
DetaylıMühendislik Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği C Programlama 1. Bölüm C# Programlamaya Giriş
Mühendislik Fakültesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği C Programlama 1. Bölüm C# Programlamaya Giriş C Programlama Dr. Serkan DİŞLİTAŞ 1.1. C# ile Program Geliştirme.Net Framework, Microsoft firması tarafından
DetaylıBölüm 4 Aritmetik Devreler
Bölüm 4 Aritmetik Devreler DENEY 4- Aritmetik Lojik Ünite Devresi DENEYİN AMACI. Aritmetik lojik birimin (ALU) işlevlerini ve uygulamalarını anlamak. 2. 748 ALU tümdevresi ile aritmetik ve lojik işlemler
DetaylıDONANIM KURULUMU. Öğr. Gör. Murat YAZICI. 1. Hafta.
1. Hafta DONANIM KURULUMU Öğr. Gör. Murat YAZICI www.muratyazici.com Artvin Çoruh Üniversitesi, Artvin Meslek Yüksekokulu Bilgisayar Teknolojisi Programı Dersin İçeriği Ekran Kartı (Graphic Card, Video
DetaylıBilgisayarla Görme (EE 430) Ders Detayları
Bilgisayarla Görme (EE 430) Ders Detayları Ders Adı Ders Kodu Dönemi Ders Saati Uygulama Saati Laboratuar Saati Kredi AKTS Bilgisayarla Görme EE 430 Her İkisi 3 0 0 3 5 Ön Koşul Ders(ler)i EE 275, MATH
DetaylıBu ders boyunca, ilk önce sayısal kontrol sistemlerinin temellerini tanıtıp, daha sonra birkaç temel pratik uygulamasından bahsedeceğiz.
Özellikle 2000 li yıllarda dijital teknolojideki gelişmeler, dijital (sayısal) kontrol sistemlerini analog kontrol sistemleriyle rekabet açısından 90 lı yıllara göre daha üst seviyelere taşımıştır. Düşük
DetaylıGörüntüĐşlemede Yeni Bir Soluk, OpenCV
GörüntüĐşlemede Yeni Bir Soluk, OpenCV Arş. Gör. Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Đstanbul Ticaret Üniversitesi OPENCV Açık kaynak kodlu Bilgisayarla Görme Kütüphanesi ( INTEL, C++ ) INTEL s OPEN SOURCE
Detaylı1st TERM Class Code Class Name T A C. Fizik I Physics I Bilgisayar Programlama I (Java) Computer Programming I (Java)
Curriculum: Students need to take a total of 128 credits of classes to graduate from the Electrical and Electronics Engineering Undergraduate Program. With 8 credits of classes taught in Turkish and 120
DetaylıYıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. Bilgisayarla Görme. Final
Yıldız Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Bilgisayarla Görme Final Harris ve Moravec Köşe Belirleme Metotları Selçuk BAŞAK 08501008 Not: Ödevi hazırlamak için geliştirdiğim
DetaylıKİNETİK MODEL PARAMETRELERİNİN BELİRLENMESİNDE KULLANILAN OPTİMİZASYON TEKNİKLERİNİN KIYASLANMASI
KİNETİK MODEL PARAMETRELERİNİN BELİRLENMESİNDE KULLANILAN OPTİMİZASYON TEKNİKLERİNİN KIYASLANMASI Hatice YANIKOĞLU a, Ezgi ÖZKARA a, Mehmet YÜCEER a* İnönü Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Kimya Mühendisliği
DetaylıErzurum Teknik Üniversitesi RobETÜ Kulübü Robot Eğitimleri. ARDUİNO EĞİTİMLERİ I Arş. Gör. Nurullah Gülmüş
Erzurum Teknik Üniversitesi RobETÜ Kulübü Robot Eğitimleri ARDUİNO EĞİTİMLERİ I Arş. Gör. Nurullah Gülmüş 29.11.2016 İÇERİK Arduino Nedir? Arduino IDE Yazılımı Arduino Donanım Yapısı Elektronik Bilgisi
DetaylıYrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER
Yrd. Doç. Dr. A. Burak İNNER Kocaeli Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Yapay Zeka ve Benzetim Sistemleri Ar-Ge Lab. http://yapbenzet.kocaeli.edu.tr Ders Adı : Bilgisayar Mühendisliğinde Matematik Uygulamaları
DetaylıÖZET...V ABSTRACT...VII TEŞEKKÜR... IX ŞEKİLLER DİZİNİ... XIV SÖZLÜK... XIX
XI İÇİNDEKİLER ÖZET...V ABSTRACT...VII TEŞEKKÜR... IX ŞEKİLLER DİZİNİ... XIV SÖZLÜK... XIX 1. GİRİŞ... 1 2. PLANLAMANIN TARİHÇESİ... 7 2.1 Literatürdeki Planlayıcılar ve Kullandıkları Problem... Gösterimi
DetaylıINPUTBOX KULLANIMI. Komut Düğmesine uygulanan algoritma örneği
INPUTBOX KULLANIMI InputBox komutu, Basic programlama dilinde program algoritması içinde ekran aracışığı ile bir sorgu yönlendirerek, kullanıcının bilgi girmesini sağlamak amacıyla kullanılır. Bu komutun
DetaylıYinelemeli ve Uyarlanır Ayrıt Saptayıcı Süzgeçleri
Yinelemeli ve Uyarlanır Ayrıt Saptayıcı Süzgeçleri innur Kurt, Muhittin Gökmen İstanbul Teknik Üniversitesi ilgisayar Mühendisliği ölümü Maslak 8066, İstanbul {kurt,gokmen}@cs.itu.edu.tr Özetçe Görüntü
DetaylıEkin SAFE TRAFFIC Plaka Tanıma Sistemi
Ekin SAFE TRAFFIC Plaka Tanıma Sistemi Leader in Safe City Technologies Ekin Plaka Tanıma Sistemi, yüksek çözünürlüklü video tabanlı plaka tanıma teknolojisini kullanarak görüş alanındaki tüm araçların
DetaylıBilişim Sistemleri. Modelleme, Analiz ve Tasarım. Yrd. Doç. Dr. Alper GÖKSU
Bilişim Sistemleri Modelleme, Analiz ve Tasarım Yrd. Doç. Dr. Alper GÖKSU Ders Akışı Hafta 5. İhtiyaç Analizi ve Modelleme II Haftanın Amacı Bilişim sistemleri ihtiyaç analizinin modeli oluşturulmasında,
DetaylıYAŞAR ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ 4 YILLIK EĞİTİM PLANI ( AKADEMİK YILINDAN İTİBAREN GEÇERLİDİR)
1. Yıl 1. Dönem 2. Dönem MATH111 Analiz I 3 2-4 6 MATH 112 Analiz II 3 2-4 6 CENG 101 Bilgisayar Mühendisliğine Giriş 3 0-3 5 EENG 112 Fizik II 3 2-4 6 CENG 141 Programlama ve Problem Çözme I 3 2-4 6 CENG
Detaylı1. DÖNEM Kodu Dersin Adı T U K. Matematik II Mathematics II (İng) Fizik I 3 2 4. Bilgisayar Programlama I (Java) Computer Programming I (Java) (İng)
Müfredat: Mekatronik Mühendisliği lisans programından mezun olacak bir öğrencinin toplam 131 kredilik ders alması gerekmektedir. Bunların 8 kredisi öğretim dili Türkçe ve 123 kredisi öğretim dili İngilizce
Detaylı