Frekans Spektrumu. frekans. dalga boyu
|
|
- Tülay Sağlam
- 5 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 İmge Kavramı Sayısal İmge (Digital Image), çeşitli yollarla elde edilen bilgilerin görsel olarak saklanmasına ve gösterimine olanak sağlayan yapılardır. Her türlü iki boyutlu bilgi imge olarak ele alınabilir. 1
2 Frekans Spektrumu Elektromanyetik tayfa bakıldığında görülebilir ışığın dalgaboyu, tayfın çok küçük bir bölümü olan 350nm 780nm değerleri arasındadır. frekans 2 dalga boyu
3 Frekans Spektrumu RGB Renk Modeli A: İnsan gözünün renk alanı B: Renkli filmin renk alanı C: Bilgisayar ekranının renk alanı D: Baskı renk alanı 3
4 İnsan Görme Sistemi Gözün odaklandığı bir nesneden gelen ışık, korneadan geçerek ağ tabaka üzerine düşer. Bir nesnenin algılanmasında, ağ tabaka üzerinde bulunan çubuksu ve konisel algılayıcıların çok büyük önemi vardır. Çubuk algılayıcıları ışığa daha hassas olup daha narin ve uzundurlar ve sayıları yaklaşık milyon civarındadır. Daha kısa ve kalın yapıda olan koni algılayıcıları ise ışığın renk bileşenine hassastırlar ve sayıları yaklaşık 6 7 milyondur. Yakın geçmişte, retinadaki konik algılayıcıların 3 temel tipinin olduğu deneysel olarak belirlenmiştir. Bu sistemdeki üç renkli model insan gözünün farklı dalga boylarına (bantlarına) duyarlı üç farklı algılayıcıya sahip olduğunu varsaymaktadır. Koni algılayıcılarının % 65 i kırmızı, % 33 ü yeşil ve geriye kalan % 2 si ise mavi rengin algılanmasında işlev görürler. Bu durum mavi rengin algılanma hassasiyetinin kırmızı ve yeşil renklere göre daha düşük olduğu anlamına gelmektedir.!!! Güvenlik uygulamaları açısından üzerinde düşünmeye değer bir durum 4
5 Sayısal İmgenin oluşturulması İmgeler, 3 boyutlu gerçek nesne uzayından sadece 2 boyutun kullanımı ile oluşturulur. Kamera benzeri cihazların ışığa duyarlı 2-B yüzeyine nesneden yansıyan ışık kullanılarak imge uzayına geçilir. 5
6 6 ') ', ( )},, ( ),, ( { ),, ( ),, ( ),, ( ),, ( y x c z y x r z y x f P z y x r z y x f z y x r z y x f Obje uzayındaki (x,y,z) noktasındaki ışığın şiddeti Obje uzayında (x,y,z) noktasının yansıtıcılık katsayısı Obje uzayındaki (x,y,z) noktasından yansıyan ışığın şiddeti Obje uzayından imge uzayına izdüşümü (projection) Sayısal İmgenin oluşturulması
7 İmge Oluşumu Işık Şiddeti: Açık Hava: lümen / m 2 Kapalı Hava: lümen / m 2 Dolunay: 0.1 lümen / m 2 Ofis Ortamı: 1000 lümen / m 2 Yansıtıcılık (Reflectivity) Katsayısı: 0 r( x, y, z) 1 Siyah Kumaş: 0.01 Paslanmaz Çelik: 0.65 Düz Beyaz Duvar: 0.80 Gümüş Kaplı Metal: 0.90 Kar:
8 Video Kavramı İnsan beyni, belirli şartlar altında gözün retinasına odaklanmış hareketli bir imge ile çok hızlı değişen bir durağan imge dizisi arasındaki farkı algılayamaz. Psikogörsel araştırmalarda bu bulguyu destekleyen sonuçlar vermektedir. 8
9 Televizyon (Video nun İletimi) Günümüzde video kayıt, saklama ve iletim sistemlerinin bir kısmı halen analog biçimde çalışmaktadır (örn; analog TV iletimi). Analog video işareti tek boyutlu ve zamana bağlı elektriksel işarettir. 2-B olan video bilgisinin tek boyutlu zamanla değişen bir işarete çevrilmesi ile elde edilir. Bu işlem tarama adı verilen bir yöntemle yapılır. 9
10 Tarama Yöntemleri Sıralı tarama (progressive scanning) yönteminde görüntüdeki bütün satırlar sırasıyla teker teker taranır. Bilgisayar teknolojilerinde yaygın olarak sıralı tarama kullanılır. Binişimle/geçmeli tarama (interlaced scanning) yönteminde öncelikle tek satırlar, sonrasında çift satırlar taranır. Yaygın olarak televizyon teknolojisinde kullanılır. Örneğin bir dönem Cine 5 kanalı tarama sırasını değiştirerek şifreleme yapmakta idi. 10
11 Analog Videoda Çözünürlük Her çerçevede taranan satır sayısına bağlıdır. 11
12 Görsel Kırpışma Duyarlığı Genel olarak insan gözünün hareketsiz resimleri hareketli olarak algılaması için saniyede 50 resim gösterilmesi gerekir. 12
13 Televizyon İşareti (Siyah-Beyaz) 13
14 Sayısal İmge Kavramı İmge Modeli: İmge iki boyutlu ışık-yoğunluk fonksiyonu olarak adlandırılabilir ve f(x,y) ile gösterilir. (x,y) noktasındaki pikselin ışıklılık (intensity) değerini ifade etmektedir. 14
15 Sayısal İmge: Sayısala Dönüştürme İmgelerin sayısal imge işleme teknikleri ile işlenebilmesi için analog biçimden sayısala çevrilmesi gerekmektedir. Bilindiği gibi analog bir işaretin çevrilmesi iki aşamada gerçekleşir. 1.Örnekleme(Sampling): İşaretten belirli zaman aralıklarında örnekler alınması anlamına gelir. İki boyutlu imgelerde uzamsal düzlemin sayısallaştırılmasına karşılık gelir. 2.Nicemleme (Quantization): Genlik seviyelerinin sadece belirli değerleri alması işlemidir. Genlik değerlerinin sayısallaştırılmasına karşılık gelir. Sayısallaştırma = Örnekleme + Nicemleme 15
16 16
17 Örnekleme & Kuantalama 17
18 Örnekleme & Kuantalama Örnekleme: Uzamsal çözünürlüğü (spatial resolution) etkiler. İmgenin boyutunu belirler. Kuantalama: Bit derinliğini (bit-depth) etkiler. 8-bit = 256 gray levels 18
19 Sayısal İmgede Piksel Kavramı 19
20 Sayısal İmgede Piksel Kavramı 20
21 Uzamsal (Spatial) Çözünürlük Orijinal 1024x bit imge 512x512 lik imge 1024x1024 lik imgenin çift numaralı satır ve sütunlarının muhafaza edilip tek numaralı satır ve sütunlarının atılmasıyla elde edilmektedir. Diğer imgeler de benzer şekilde elde edilir. 21
22 Sayısal İmgede Örnekleme (Uzamsal Çözünürlük) 22
23 Sayısal İmgede Örnekleme (Uzamsal Çözünürlük) 23
24 İmge Dosyaları (Tipleri) Sayısal İmgeler manyetik, optik, flash disk gibi ortamlarda dosyalar halinde saklanmaktadırlar. İmge dosyalarının bilgisayarda saklanması için genellikle.bmp veya.jpg dosya tipleri tercih edilmektedir. Örneğin gri-tonlu (gray-scale) 8 bit/pixel bit derinliğinde piksel boyutunda bir imgenin bellekte kaplayacağı alanı hesaplayalım: İmgede = piksel bulunacaktır. 8 bit/pixel bit derinliği kullanıldığından her piksel 8 bit = 1 byte ile ifade edilecektir = byte/1024=39 Kbyte bellek kullanılmalıdır. Renkli imeler için ise bu değer 3 ile çarpılmalıdır. Yani RGB renk uzaylarının her biri için byte kullanılmalıdır (Toplam byte). Bu hesaplamalar herhangi bir sıkıştırma algoritması kullanılmaması durumunda geçerlidir. 24
25 Sayısal İmgelerin Dosya Yapısı format header image data Formats: gif, jpeg, pgm, pbm, tiff... 25
26 İmge Dosyaları (Tipleri): RAW Genellikle sadece piksel ışıklılık değerlerinin olduğu dosya tipidir. İmgenin piksel boyutunu gösteren herhangi bir başlık bilgisi içermez (genelde). Dosyadaki imgeyi açmak için piksel boyutunu bilmek gerekir. Matlab ile raw dosyaları açmak için standart dosya okuma işlemleri kullanılır. ÖR: Uygulama1.m clear all; close all; clc; w=256; h=256; % değişkenleri temizle, pencereleri kapat, ekranı sil % imgenin önceden bilinen yatay piksel sayısı % imgenin önceden bilinen dikey piksel sayısı image=[ Cameraman.raw ]; FILE=fopen(image, r ); I1=fread(FILE); Status=fclose(FILE); Im=reshape(I1,w,h) ; figure; imshow(uint8(im)); % dosya adı % dosya I1 değişkenine okundu % I1 değişkeni w h boyutuna getirilip, devriği % (transpoze) alınıp Im e atıldı ve ekranda gösterildi 26
27 İmge Dosyaları (Tipleri): RAW Dosyada herhangi bir başlık bilgisi bulunmadığı için dosya boyutu =65536 byte dır. Bu bilgi dosya özelliklerine girilerek veya Matlab da I1 değişkeninin boyutu kontrol edilerek doğrulanabilir. 27
28 İmge Dosyaları (Tipleri): YUV Hem ışıklılık (Y) hem de renk bileşenlerinin (U, V) olduğu dosya tipidir. Raw tipinde olduğu gibi genellikle imgenin piksel boyutu dosya içerisinde olmayıp önceden bilinmesi gerekir. Örneğin SIF formatındaki ( piksel) XYZ.yuv dosyasını görüntü işleme programı olan Photoshop ta açmak için imge piksel boyutları olarak belirtmek gerekir. Bunun nedeni ise ışıklılık bileşeninin piksel yer kaplaması, renk bileşenlerinin ise bunun yarısı kadar yani pikse yer kaplamasıdır. Genellikle ışıklılık bileşeni ile çalışıldığından YUV tipi dosyalardan Y bileşeni çekilerek farklı bir dosya biçiminde (raw, bmp) saklanır. 28
29 İmge Dosyaları (Tipleri): YUV Aşağıda Lena imgesinin R, G, B kanallarının ayrı ayrı görünümleri ile birlikte Y, U,V bileşenlerinin görünümleri de verilmiştir. R G B Y U V 29
30 İmge Dosyaları (Tipleri): BMP Yaygın olarak kullanılan sıkıştırılmamış bir imge dosya biçimidir. Genellikle her renk bileşeninin 8 bit/piksel bit derinliği ile ifade edildiği 24- bitlik format kullanılır. Gri tonlu imgeler bmp formatında saklandığı zaman 8 bit/piksel bit derinliği kullanılır. Raw tipinden farklı olarak ışıklılık varsa renk bilgisinin dışında imgenin piksel boyutu, bit derinliği gibi bilgileri tutan başlık kısmı mevcuttur. Matlab ile bmp uzantılı dosyaların açılması (gri tonlu imgeler iki boyutlu, renkli imgeler 3 boyutlu matris oluşturur): Ör: Uygulama2.m clear all; close all; clc; Im=imread( Peppers.bmp ); % peppers.bmp adlı dosyayı oku imshow(im); % İmgeyi göster 30
31 İmge Dosyaları (Tipleri): PGM P5 # PGM, grayscale, Binary ÙÙÙÙÙÙÙÙÙÙÙÙÙÙÙÙÙ- ÙÙÙÙÙÙÙÙÙÙØÙÙÙ ÙÙ ØÙÙÙÙÙØØÙÙ 31
32 İmge Dosyaları (Tipleri): PGM P2 # PGM, grayscale, ASCII
33 İmge Dosyaları (Tipleri): TIFF, JPG, vb. Jpeg formatı özellikle sıkıştırma verimliliği nedeni ile internette kullanımıyla oldukça yaygınlaşmıştır. Genellikle kayıpsız sıkıştırma ile elde edilen jpeg dosyaları kullanılmaktadır. Tiff dosya biçimi kayıplı ve kayıpsız türde sıkıştırmaya ve sıkıştırma kullanmadan dosya saklamaya izin verir. Bu dosya tipleri de bmp gibi Matlab ın «imread()» komutu ile okunabilir. Imread komutunun desteklediği dosya tipleri aşağıda verilmektedir: JPEG, TIFF, GIF, BMP, PNG, HDF, PCX, XWD, ICO, CUR, RAS, PBM, PGM, PPM. 33
34 Standart İmge Piksel Boyutları İmge işlemede kullanılan bazı standart imge boyutu formatları bulunmaktadır. Bu formatlardan bazıları ve ilgili piksel boyutları aşağıda verilmektedir. CIF (Common Input Format): piksel QCIF (Quadrat CIF): piksel SIF (Source Input Format): piksel 34
35 İmge Ters Çevirme (Flip) İmgelerle yapılacak işlemlerde, imgeleri w h boyutunda bir matris olarak düşünmek oldukça kolaylık sağlar. Ters çevirme işleminde, en üstteki satır en alt satıra, en alttaki satır ise en üste gelecek şekilde matrisin (imgenin) bütün elemanları (ışıklılık değerleri) yer değiştirmektedir. ÖR: Uygulama3.m clear all; close all; clc; Im=imread('Peppers.bmp'); % peppers.bmp adlı dosyayı oku imshow(imrotate(im,180)); % İmgeyi 180 derece çevirerek göster 35
36 İmge Aynalama (Mirror) Aynalama işlemi ters çevirme işleminin düşey eksende yapılmış şekli olarak ifade edilebilir. Bu durumda örneğin; [1, 1] noktasındaki piksel (sol üst köşedeki) [w, 1] noktasına (sağ üst köşeye), (w,1) noktasındaki piksel (sağ üst köşedeki) ise [1, 1] noktasına (sol üst köşeye gidecektir. Burada w imgenin yatay piksel uzunluğunu göstermektedir. 36 ÖR: Uygulama4.m clear all; close all; clc; Im=imread('Peppers.bmp'); araimge=imrotate(im,180); araimge(:, :, 1)=araimge(:, :, 1)'; araimge(:, :, 2)=araimge(:, :, 2)'; araimge(:, :, 3)=araimge(:, :, 3)'; imshow(imrotate(araimge, 90)); % imgeyi aynalayarak göster
37 Matlab ile İmge Döndürme İşlemleri Matlab ın hazır fonksiyonları arasında imge döndürmeye olanak sağlayan «imrotate» komutu bulunmaktadır. Kullanımı: o Imge=imrotate(Im, Açı, Yöntem) Im: Döndürülecek imge Açı: Saat yönünün tersinde kaç derece döndürüleceği Yöntem: Döndürme işlemi sonrasında imgelerin yeni pikse değerlerinin hangi aradeğerleme yöntemi ile belirleneceğini belirtmede kullanılır. o nearest, bilinear, bicubic değerlerini alabilir. Belirtilmemesi durumunda varsayılan yöntem nearest dir. Ör: Uygulama5.m clear all; close all; clc; Im=imread('Peppers.bmp'); % peppers.bmp adlı dosyayı oku imshow(imrotate(im,65,'bicubic')); % İmgeyi göster 37
38 İmge Öteleme (Shift) Öteleme işlemi, yatay ve düşey eksenlerde belirlenen piksel miktarı kadar imgenin yatay ve düşey eksende kaydırılması gerçekleştirilir. 30 piksellik yatay, 10 piksellik düşey öteleme için orijinal ve ötelenmiş imge aşağıda görülmektedir. 38
39 39 Kesme (Crop)
40 Yeniden Boyutlandırma (Resize / Zoom)
41 Boyut Değişikliği (Yakınlaştırma/Zoom In) Bilindiği üzere yakınlaştırma etkisi bir imge veya görüntü içerisinde ilgilenilen bölgenin daha büyük göstermeyi ve daha detaylı bilgi edinmeyi sağlamaktadır. Bu işlemin optik olarak fotoğraf makinesi veya kamera ile yapılması yakınlaştırma (optik zoom) sonrası elde edilen görüntüde kalite düşmesine neden olmazken, yazılımsal olarak (digital zoom) yapılması halinde düşmeye neden olur. 3 3 lük bir imgenin yakınlaştırma öncesi ve sonrasında piksel değerleri harflerle gösterilmiştir. Burada yapılan sadece ilgili piksel değerinin imge boyutunun iki katına çıkaracak şekilde yeni imgeye kopyalanmasıdır. (nearest neighbor interpolation) 41
42 Yakınlaştırma işleminde ilgilenilen pikselin değerini kopyalamak yerine komşu piksel değerleri de kullanabilir. Böylelikle daha yumuşak geçişler elde edilir. 42
43 Boyut Değişikliği (Uzaklaştırma/Zoom Out) Uzaklaştırma işleminde temel olarak birden fazla pikselin değeri çeşitli işlemlerden (ortalama gibi) geçirilerek bir piksele atanır. En basit uzaklaştırma yöntemi B, E, F değerini göz ardı edip 2x2 lik blok için A pikselinin değerini kullanmaktadır. Bu yöntemden biraz daha iyi sonuç veren aradeğerleme kullanılmaktadır. Uzaklaştırma işlemi uygulanan imgenin piksel değerleri 4 pikselin ışıklılık değerlerinin ortalaması ile bulunmaktadır. 43
44 Matlab ile İmge Boyut Değiştirme İşlemleri Matlab ın hazır fonksiyonları arasında imgenin piksel boyutunu değiştirmeye olanak sağlayan «imresize» komutu bulunmaktadır. o I2=imresize(I1, Oran, Yöntem); I1: Boyutu değiştirilecek imge Oran: Giriş imgesinin kaç kat büyütüleceği belirlenir. 1 den büyük olması durumunda yakınlaştırma, 1 den küçük olması durumunda uzaklaştırma işlemi yapılır. Yöntem: Boyut değiştirme işlemi sonrası imgelerin yeni piksel değerlerinin hangi değerleme yöntemi ile belirleneceğini belirtmede kullanılır. nearest, bicubic, bilinear değerlerini alabilir. Belirtilmemesi durumunda varsayılan yöntem nearest dir. Ör: Uygulama6.m clear all; close all; clc; Im=imread('Peppers.bmp'); % peppers.bmp adlı dosyayı oku imshow(imresize(im,1.5,'bilinear')); % İmgeyi büyüterek göster figure; imshow(imresize(im,0.5,'bilinear')); % İmgeyi küçülterek göster 44
İMGE İŞLEME Ders-2. İmge Dosya Tipleri ve Temel İşlemler. (Yrd. Doç. Dr. M. Kemal GÜLLÜ)
İMGE İŞLEME Ders-2 İmge Dosya Tipleri ve Temel İşlemler (Yrd. Doç. Dr. M. Kemal GÜLLÜ) Dersin web sayfası: http://mf.kou.edu.tr/elohab/kemalg/imge_web/odev.htm Hazırlayan: M. Kemal GÜLLÜ MATLAB temel bilgiler
DetaylıİMGE İŞLEME Ders-2. İmgeler, Dosya Tipleri ve Temel İşlemler. (Prof. Dr. Sarp ERTÜRK)
İMGE İŞLEME Ders-2 İmgeler, Dosya Tipleri ve Temel İşlemler (Prof. Dr. Sarp ERTÜRK) Görüntüleme 29 Eylül 2013 2 Video 29 Eylül 2013 3 Video İşaretlerinin İletimi 29 Eylül 2013 4 Tarama 29 Eylül 2013 5
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
DetaylıGama ışını görüntüleme: X ışını görüntüleme:
Elektronik ve Hab. Müh. Giriş Dersi Görüntü İşleme Yrd. Doç. Dr. M. Kemal GÜLLÜ Uygulama Alanları Gama ışını görüntüleme: X ışını görüntüleme: Uygulama Alanları Mor ötesi bandı görüntüleme: Görünür ve
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
DetaylıİMGE İŞLEME Ders-2. İmge Dosya Tipleri ve Temel İşlemler. Dersin web sayfası: http://mf.kou.edu.tr/elohab/kemalg/imge_web/odev.htm
İMGE İŞLEME Ders-2 İmge Dosya Tipleri ve Temel İşlemler (Yrd. Doç. Dr. M. Kemal GÜLLÜ) Dersin web sayfası: http://mf.kou.edu.tr/elohab/kemalg/imge_web/odev.htm Hazırlayan: M. Kemal GÜLLÜ MATLAB temel bilgiler
DetaylıGÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 2 SAYISAL GÖRÜNTÜ TEMELLERİ
GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 2 SAYISAL GÖRÜNTÜ TEMELLERİ GÖRÜNTÜ ALGILAMA Üç temel zar ile kaplıdır. 1- Dış Zar(kornea ve Sklera) 2- Koroid 3- Retina GÖRÜNTÜ ALGILAMA ---Dış Zar İki kısımdan oluşur. Kornea ve
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
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
DetaylıİLERİ GÖRÜNTÜ İŞLEME Ders-1
İLERİ GÖRÜNTÜ İŞLEME Ders- Elektromanyetik Spektrum Görünür Bölge 7 nm 4 nm Temel Kavramlar (Prof. Dr. Sarp ERTÜRK) 9/24/24 2 Hazırlayan: M. Kemal GÜLLÜ Sayısal İmge Gösterimi f x, y imgesi örneklendiğinde
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
DetaylıBölüm 2 Görüntünün Alınması ve Sayısallaştırılması
BLM429 Görüntü İşlemeye Giriş Bölüm 2 Görüntünün Alınması ve Sayısallaştırılması Dr. Öğr. Üyesi Caner ÖZCAN When something can be read without effort, great effort has gone into its writing. ~E. J. Poncela
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 /
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
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
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
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
DetaylıYrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN
Yrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN Grafik Programlama Bilgisayar kullanılırken monitörlerde iki tür ekran moduyla karşılaşılır. Bu ekran modları Text modu ve Grafik modu dur. Text modunda ekran 25 satır ve 80 sütundan
DetaylıGrafik Dosya Formatları Grafik dosya formatları, grafik boyutlarını düşürmek amacıyla geliştirilen matematiksel algoritmalardır. Çeşitli amaçlara yönelik olarak kullanılan birçok grafik dosya formatı vardır.
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
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
DetaylıGÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 1 1.GİRİŞ
GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 1 1.GİRİŞ GÖRÜNTÜ İŞLEME Hafta Hafta 1 Hafta 2 Hafta 3 Hafta 4 Hafta 5 Hafta 6 Hafta 7 Hafta 8 Hafta 9 Hafta 10 Hafta 11 Hafta 12 Hafta 13 Hafta 14 Konu Giriş Digital Görüntü Temelleri-1
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
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
DetaylıBLG325.1 SINYAL ISLEME DERSİ BİLGİ PAKETİ. Haftalık Ders Planı
Düzey : Lisans Ders Kodu : BLG325.1 Ders Adı : SINYAL ISLEME BLG325.1 SINYAL ISLEME DERSİ BİLGİ PAKETİ lık Ders Planı 1 : İşaret ve sistem tanımı, ayrık zamanlı ve sürekli zamanlı sistemler, ayrık değerli
DetaylıİMGE İŞLEME Ders-9. İmge Sıkıştırma. Dersin web sayfası: (Yrd. Doç. Dr. M.
İMGE İŞLEME Ders-9 İmge Sıkıştırma (Yrd. Doç. Dr. M. Kemal GÜLLÜ) Dersin web sayfası: http://mf.kou.edu.tr/elohab/kemalg/imge_web/odev.htm Hazırlayan: M. Kemal GÜLLÜ İmge Sıkıştırma Veri sıkıştırmanın
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
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
DetaylıBölüm 3 Görüntü İşleme ile İlgili Temel Kavramlar
BLM429 Görüntü İşlemeye Giriş Bölüm 3 Görüntü İşleme ile İlgili Temel Kavramlar Dr. Öğr. Üyesi Caner ÖZCAN Those who wish to succeed must ask the right preliminary questions. (Başarmak isteyenler doğru
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
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,
DetaylıAKÜ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
GÖRÜNTÜ İŞLEME DERS-12 YARDIMCI NOTLARI -2018 ÇALIŞMA SORULARI Soru 1: (256x256) boyutlarında gri seviye bir görüntü dosyası olan cameraman.tif dosyasını Matlab ortamında 4 eşit parçaya bölünüz. Her bir
Detaylıİvme VGA, İvme s_2.1 fiziksel işlemci çekirdeğinin, çalışan iç yapısının herhangi bir simülasyon olmaksızın fiziksel olarak dış dünyaya aktarımıdır.
1 İVME VGA İvme VGA, İvme s_2.1 fiziksel işlemci çekirdeğinin, çalışan iç yapısının herhangi bir simülasyon olmaksızın fiziksel olarak dış dünyaya aktarımıdır. Genel olarak yazmaçlar, hafıza elemanlarından
Detaylıİşaret İşleme ve Haberleşmenin Temelleri. Yrd. Doç. Dr. Ender M. Ekşioğlu eksioglue@itu.edu.tr http://www2.itu.edu.tr/~eksioglue
İşaret İşleme ve Haberleşmenin Temelleri Yrd. Doç. Dr. Ender M. Ekşioğlu eksioglue@itu.edu.tr http://www2.itu.edu.tr/~eksioglue İşaretler: Bilgi taşıyan işlevler Sistemler: İşaretleri işleyerek yeni işaretler
DetaylıDijital Fotogrametri
Dijital Fotogrametri 2016-2017, Bahar YY Fevzi Karslı (Prof. Dr.) Harita Mühendisliği Bölümü Mühendislik Fakültesi KTÜ 20 Mart 2017 Pazartesi Ders Planı ve İçeriği 1. Hafta Giriş, dersin kapsamı, kavramlar,
DetaylıGirdi ve Giriş Aygıtları
Girdi ve Giriş Aygıtları 1 Girdi nedir? Girdi, bilgisayarın belleğine girilen veri ve talimatlardır. 2 Giriş Aygıtları Nelerdir? Giriş aygıtı, kullanıcıların bir bilgisayara veri ve talimatları girmelerine
DetaylıANALOG VİDEO TEMELLERİ
ANALOG VİDEO TEMELLERİ Video sinyali; bir görüntünün kamera vasıtası ile elektriksel hale dönüştürülmesiyle oluşan sinyaldir.video sinyali ilk zamanlarda renksiz (siyah/beyaz) olarak iafade edilebilmiş
DetaylıDİJİTAL GÖRÜNTÜ İŞLEME
DİJİTAL GÖRÜNTÜ İŞLEME Prof. Dr. Oğuz Güngör Karadeniz Teknik Üniversitesi Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Bölümü 61080 Trabzon ogungor@ktu.edu.tr 1 Renk Nedir? 2 En basit anlamıyla renk maddelerden
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.
DetaylıEEM 740 Sayısal Görüntü İşleme
Pamukkale Üniversitesi Elektrik-Elektronik Mühendisliği Bölümü Haberleşme Mühendisliği Anabilim Dalı EEM 740 Sayısal Görüntü İşleme Yrd. Doç. Dr. Aydın Kızılkaya 2007-2008 Bahar Yarı Yılı Müh. Fak. Binası
DetaylıASCII KODLARI. Bilgisayarda Metin (Text) Türü Bilgilerin Saklanması:
ASCII KODLARI Bilgisayarda Metin (Text) Türü Bilgilerin Saklanması: B ir metin bilgisini bilgisayar hafızasında temsil edebilmek için, bilgisayar sistemi, her harf yada sembol için bir sayısal değer atar.
DetaylıGEOMETRİK, MATEMATİK, OPTİK ve FOTOĞRAFİK TEMELLER (HATIRLATMA) Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ
FOTOGRAMETRİ II GEOMETRİK, MATEMATİK, OPTİK ve FOTOĞRAFİK TEMELLER (HATIRLATMA) Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF336 FOTOGRAMETRİ II DERSi NOTLARI
DetaylıGÖRÜNTÜ İŞLEME - (1.Hafta)
Giriş Görüntü İşleme (Gİ) GÖRÜNTÜ İŞLEME - (1.Hafta) TEMEL KAVRAMLAR askeri, endüstri, sualtı görüntüleme, robotik, astronomi, fizik, sanat, biyomedikal, coğrafi bilgi sis., uzaktan algılama, gözlem uygulamaları,
Detaylıgeometrik şekillerin birleşmesinden meydana gelen karmaşık yapılardır. Not: Bütün karmaşık grafikler basit şekillerin birleşmesinden oluşur.
Grafik: En küçük birim olan noktaların bir araya gelmesiyle oluşan, basit geometrik şekillerin birleşmesinden meydana gelen karmaşık yapılardır. Not: Bütün karmaşık grafikler basit şekillerin birleşmesinden
DetaylıTASARIMIN TEMEL İLKELERİ
TASARIMIN TEMEL İLKELERİ Web Tasarımı ve Programlama İçerik Hedef Kitle Beklentileri Tasarım Renk Dengesi İşlevsellik Okunabilirlik Kullanılabilirlik Hizalama Uyumluluk Ses ve Görüntü Dosyaları 2 İçerik
DetaylıFırat Üniversitesi DENEY NO: 7 GÖRÜNTÜ İŞLEME UYGULAMALARI 1. GİRİŞ
Fırat Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği BMÜ-431 Bilgisayar Sistemleri Laboratuvarı DENEY NO: 7 GÖRÜNTÜ İŞLEME UYGULAMALARI 1. GİRİŞ Elde edilen görüntünün bilgisayara aktarılıp üzerinde herhangi bir
Detaylı2 Ders Kodu: GSR3114 3 Ders Türü: Seçmeli 4 Ders Seviyesi Lisans
DİJİTAL GÖRÜNTÜLEME TEKNİKLERİ 1 Ders Adi: DİJİTAL GÖRÜNTÜLEME TEKNİKLERİ 2 Ders Kodu: GSR3114 3 Ders Türü: Seçmeli 4 Ders Seviyesi Lisans 5 Dersin Verildiği Yıl: 3 6 Dersin Verildiği Yarıyıl 6 7 Dersin
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
DetaylıDİJİTAL GÖRÜNTÜ TEKNOLOJİLERİ
DİJİTAL GÖRÜNTÜ TEKNOLOJİLERİ Utku Duyar-Elektronik Mühendisi www.utkuduyar.com Dijital elektroniğin gelişmesiyle beraber analog görüntüyü dijital olarak ifade edebilmek için çözünürlük kavramına ihtiyaç
DetaylıGörüntü Bağdaştırıcıları
Görüntü Bağdaştırıcıları Görüntü Bağdaştırıcıları (Ekran Kartları) Ekrandaki Görüntü Nasıl Oluşur? Monitörünüze yeteri kadar yakından bakarsanız görüntünün çok küçük noktalardan oluştuğunu görürsünüz.
DetaylıGÖRÜNTÜ İŞLEME UYGULAMALARI. Arş. Gör. Dr. Nergis TURAL POLAT
GÖRÜNTÜ İŞLEME UYGULAMALARI Arş. Gör. Dr. Nergis TURAL POLAT İçerik Görüntü işleme nedir, amacı nedir, kullanım alanları nelerdir? Temel kavramlar Uzaysal frekanslar Örnekleme (Sampling) Aynalama (Aliasing)
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
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
DetaylıECDL ImageMaker Müfredat
ECDL ImageMaker Müfredat Test Hedefleri: ECDL ImageMaker testi bir görüntü işleme uygulaması kullanarak Adayın yetkin olmasını ve sayısal görüntülerin altında yatan ana kavramların bazılarını anlamasını
DetaylıSAYISAL GÖRÜNTÜ EŞLEME
SAYISAL GÖRÜNTÜ EŞLEME Sayısal görüntü elde etme, işleme ve ilgili çıktıyı almak son günlerde artık normal hayata da girmeğe başlamıştır. Hepimizin video kamera (camcoder) adı ile bildiğimiz ürünler aslında
DetaylıH a t ı r l a t m a : Şimdiye dek bilmeniz gerekenler: 1. Maxwell denklemleri, elektromanyetik dalgalar ve ışık
H a t ı r l a t m a : Şimdiye dek bilmeniz gerekenler: 1. Maxwell denklemleri, elektromanyetik dalgalar ve ışık 2. Ahenk ve ahenk fonksiyonu, kontrast, görünebilirlik 3. Girişim 4. Kırınım 5. Lazer, çalışma
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):
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
DetaylıSORULAR (1-36) SORU -2 Aşağıdakilerden hangisi klavye ve farenin takıldığı portlardan biridir?
SORULAR (-36) SORU - Aşağıdakilerden hangisi sadece giriş donanımıdır? A) Ses kartı B) Klavye C) Yazıcı D) Ekran SORU -2 Aşağıdakilerden hangisi klavye ve farenin takıldığı portlardan biridir? A) Paralel
DetaylıKocaeli University, TR. MEH430 Video Processing. Class4: MPEG-1. Prof. Dr. Sarp ERTÜRK Dept. of Electronics and Telecom. Eng.
Kocaeli University, TR MEH430 Video Processing Class4: MPEG-1 Prof. Dr. Sarp ERTÜRK Dept. of Electronics and Telecom. Eng. MPEG-1 Standardı MPEG-1, 1.5 Mbps civarında video ve audio depolaması (CD-ROM,
DetaylıBilgisayarla Görüye Giriş
Bilgisayarla Görüye Giriş Ders 6 Kenar, Köşe, Yuvarlak Tespiti Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr KENAR TESPİTİ Kenar Tespiti Amaç: Görüntüdeki ani değişimleri / kesintileri algılamak Şekil bilgisi elde
DetaylıAkış YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
Akış Makine Öğrenmesi nedir? Günlük Hayatımızdaki Uygulamaları Verilerin Sayısallaştırılması Özellik Belirleme Özellik Seçim Metotları Bilgi Kazancı (Informaiton Gain-IG) Sinyalin Gürültüye Oranı: (S2N
Detaylı1. RESİM DÜZENLEME. Bir resmin piksel yoğunluğu yani PPI (Pixel Per Inches) 1 inç karede (1 inç = 2.54 cm) bulunan piksel sayısıdır.
1.1. Temel Kavramlar 1.1.1. Piksel 1. RESİM DÜZENLEME Ekranda oluşturulan görüntüler noktalardan oluşur. Noktalar kare şeklindedir. Çok yakından bakıldığı veya resim büyütüldüğü zaman bu noktalar fark
DetaylıŞekil 1.1 Genliği kuvantalanmamış sürekli zamanlı işaret. İşaretin genliği sürekli değerler alır. Buna analog işaret de denir.
İŞARETLER Sayısal işaret işleme, işaretlerin sayısal bilgisayar ya da özel amaçlı donanımda bir sayılar dizisi olarak gösterilmesi ve bu işaret dizisi üzerinde çeşitli işlemler yaparak, istenen bir bilgi
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
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
DetaylıSİNYALLER VE SİSTEMLERİN MATLAB YARDIMIYLA BENZETİMİ
SİNYALLER VE SİSTEMLERİN MATLAB YARDIMIYLA BENZETİMİ 2.1. Sinyal Üretimi Bu laboratuarda analog sinyaller ve sistemlerin sayısal bir ortamda benzetimini yapacağımız için örneklenmiş sinyaller üzerinde
DetaylıHAVADAN LAZER TARAMA ve SAYISAL GÖRÜNTÜ VERİLERİNDEN BİNA TESPİTİ VE ÇATILARIN 3 BOYUTLU MODELLENMESİ
Akdeniz Üniversitesi Uzay Bilimleri ve Teknolojileri Bölümü Uzaktan Algılama Anabilim Dalı HAVADAN LAZER TARAMA ve SAYISAL GÖRÜNTÜ VERİLERİNDEN BİNA TESPİTİ VE ÇATILARIN 3 BOYUTLU MODELLENMESİ Dr.Nusret
DetaylıSTOKLARDA RESĐM KULLANIMI
STOKLARDA RESĐM KULLANIMI Versiyon : 3.6.8.7 ve üstü İlgili Programlar : Yakamoz ve üstü tüm ticari paketler, Bumerang Tarih : 28.05.2009 Doküman Seviyesi (1 5) : 1 (Yeni Başlayanlar) GĐRĐŞ PARALOG Serisi
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
DetaylıPRATİKTE AYDINLATMA KAVRAMLARI VE TERİMLERİ
İSO ATMK - AGİD Sektör Toplantısı PRATİKTE AYDINLATMA KAVRAMLARI VE TERİMLERİ A.Kamuran TÜRKOĞLU, Kevork BENLİOĞLU, Tuba BASKAN 23.06.2011 1 İÇERİK 1. Işık Şiddeti - Kandela 2. Işık Akısı - Lümen 3. Aydınlık
DetaylıGÖRÜNTÜ DOSYA FORMATLARI
KOCAELĐ ÜNĐVERSĐTESĐ MÜHENDĐSLĐK FAKÜLTESĐ HARĐTA MÜHENDĐSLĐĞĐ BÖLÜMÜ GÖRÜNTÜ DOSYA FORMATLARI Pelin ÇAĞAN 080227010 BĐTĐRME ÇALIŞMASI KOCAELĐ Haziran, 2012 KOCAELĐ ÜNĐVERSĐTESĐ MÜHENDĐSLĐK FAKÜLTESĐ HARĐTA
DetaylıBölüm 4 Yoğunluk Dönüşümleri ve Histogram İşleme
BLM429 Görüntü İşlemeye Giriş Bölüm 4 Yoğunluk Dönüşümleri ve Histogram İşleme Dr. Öğr. Üyesi Caner ÖZCAN It makes all the difference whether one sees darkness through the light or brightness through the
Detaylı3.2. Raster Veriler. Satırlar. Sütunlar. Piksel/hücre büyüklüğü
3.2. Raster Veriler Satırlar Piksel/hücre büyüklüğü Sütunlar 1 Görüntü formatlı veriler Her piksel için gri değerleri kaydedilmiştir iki veya üç bant (RGB) çok sayıda bant Fotoğraf, uydu görüntüsü, ortofoto,
DetaylıUzaktan Algılama Teknolojileri
Uzaktan Algılama Teknolojileri Ders 11 Hiperspektral Görüntülerde Kümeleme ve Sınıflandırma Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Sınıflandırma Sınıflandırma işleminin amacı, her piksel vektörüne bir ve
DetaylıÇıkış Birimleri. Çıkış Birimleri. Giriş Birimleri. İşlem Birimi. Bellek Birimleri
Çıkış Birimleri Giriş Birimleri İşlem Birimi Çıkış Birimleri Bellek Birimleri Çıkış Birimleri Çıkış birimleri; bilgisayardaki işlemlerin sonucunda elde edilen ve kullanıcıya ses ya da görüntü olarak aktarılacak
DetaylıMerkezi İşlem. Birimi
VERİ: Kullanıcı veya bilgisayar tarafından sağlanırlar. Sayılar, harfler, sözcükler, ses sinyalleri ve komutlardır.. Veriler bilgisayarın giriş birimleri tarafından toplanırlar. Giriş İşlem Çıkış Önbellek
DetaylıKimyasal film - Negatif filmler. 1990 larda video filmler, 35mm e aktarılıp gösterildi. Sinemada 24 kare, videoda 25 kare
Kimyasal film - Negatif filmler 1990 larda video filmler, 35mm e aktarılıp gösterildi Sinemada 24 kare, videoda 25 kare Sinemada format olarak 16mm ve 35mm en çok kullanıldı Film Formatları 8 mm super
DetaylıBilgisayar Mühendisliğine Giriş. Yrd.Doç.Dr.Hacer KARACAN
Bilgisayar Mühendisliğine Giriş Yrd.Doç.Dr.Hacer KARACAN SAYI VE KODLAMA SİSTEMLERİ Sayı sistemleri Veri sıkıştırma Şifreleme terimleri Giriş Her bilgisayarın ikili durum makinası olması, burada kullanılan
DetaylıWindows Live Movie Maker
Windows Live Movie Maker Nedir? Movie Maker ile, bilgisayarınızda yer alan fotoğraf ve videolarınızı kullanarak, bunlar üzerinde düzenlemeler, değişiklikler yapabilir, müzik dosyaları ekleyebilir, mikrofon
DetaylıTEKNİK RESİM. Ders Notları: Doç. Dr. Mehmet Çevik Celal Bayar Üniversitesi. İzdüşümler
TEKNİK RESİM 5 2014 Ders Notları: Doç. Dr. Mehmet Çevik Celal Bayar Üniversitesi İzdüşümler 2/40 İzdüşümler İzdüşüm Nedir? İzdüşüm Çeşitleri Merkezi (Konik) İzdüşüm Paralel İzdüşüm Eğik İzdüşüm Dik İzdüşüm
DetaylıUzaktan Eğitim Ders Notları
Grafik ve Animasyon Uzaktan Eğitim Ders Notları Bu ders içeriğinin basım, yayım ve satış hakları Yrd. Doç. Dr. Zekeriya PARLAK a aittir. "Uzaktan Öğretim" tekniğine uygun olarak hazırlanan bu ders içeriğinin
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
DetaylıKMU MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ELETRONİK LABORATUVARI DENEY 1 OSİLOSKOP KULLANIMI
KMU MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ELETRONİK LABORATUVARI DENEY 1 OSİLOSKOP KULLANIMI DENEY 1 OSİLOSKOP KULLANIMI Deneyin Amaçları Osiloskop kullanımını öğrenmek, Osiloskop grafiklerini
DetaylıSAÜ BİLGİSAYAR VE BİLİŞİM BİLİMLERİ FAKÜLTESİ ORTAK BİLGİSAYAR DERSLERİ KOORDİNATÖRLÜĞÜ WİNDOWS 7 BÖLÜM SORULARI
SAÜ BİLGİSAYAR VE BİLİŞİM BİLİMLERİ FAKÜLTESİ ORTAK BİLGİSAYAR DERSLERİ KOORDİNATÖRLÜĞÜ WİNDOWS 7 BÖLÜM SORULARI 1.Windows 7 Temelleri 1.2. Masaüstü 1. Windows 7 de dosyaların hangi programla açılacağını
DetaylıHafta 4 Yoğunluk Dönüşümleri ve Histogram İşleme
BLM429 Görüntü İşlemeye Giriş Hafta 4 Yoğunluk Dönüşümleri ve Histogram İşleme Yrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN It makes all the difference whether one sees darkness through the light or brightness through the
DetaylıGrafik Hazırlama Aracı
Grafik Hazırlama Aracı Ürün Grubu [X] Fusion@6 [X] Fusion@6 Standard [X] Entegre@6 Kategori Versiyon Önkoşulu [X] Yeni Fonksiyon 4.0.4 Uygulama Netsis Grafik Hazırlama aracı ile programın raporlarından
Detaylı5. Bölüm Diyafram ve Örtücünün Fotoğrafa Etkileri
5. Bölüm Diyafram ve Örtücünün Fotoğrafa Etkileri Alan Derinliği Alan derinliği, fotoğraflanan nesnenin, odaklandığı noktanın ön ve arkasında yer alan ve kabul edilir netliği olan alandır. Alan derinliğine
DetaylıTEKNİK RESİM. Ders Notları: Mehmet Çevik Dokuz Eylül Üniversitesi. İzdüşümler
TEKNİK RESİM 2010 Ders Notları: Mehmet Çevik Dokuz Eylül Üniversitesi 2/40 İzdüşüm Nedir? İzdüşüm Çeşitleri Merkezi (Konik) İzdüşüm Paralel İzdüşüm Eğik İzdüşüm Dik İzdüşüm Temel İzdüşüm Düzlemleri Noktanın
DetaylıSAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEMENİN TEMELLERİ 2. HAFTA YRD. DOÇ. DR. BURHAN BARAKLI
SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEMENİN TEMELLERİ 2. HAFTA YRD. DOÇ. DR. BURHAN BARAKLI Nerden çıktı bu sayısal görüntü işleme? SGİ Kullanan Alanlara Örnekler Sayısal görüntü işleme, uygulama alanlarına göre farklılar
DetaylıBÖLÜM-II ERDAS IMAGINE TEMEL KISIM1: IMAGINE VIEWER 1
BÖLÜM-II ERDAS IMAGINE TEMEL KISIM1: IMAGINE VIEWER 1 KISIM 1 ERDAS IMAGINE VIEWER KULLANIMI KISIM1: IMAGINE VIEWER 2 GİRİŞ TERMİNOLOJİ GÖRÜNTÜ NEDİR? UZAKTAN ALGILAMA GÖRÜNTÜLERİN GÖRÜNÜŞÜ GEOMETRİK DÜZELTME
DetaylıÇizim Alanı Sınırlama
Çizim Alanı Sınırlama Çizim nesnesi/nesneleri her zaman AutoCad in bağımsız çizim alanı içerisinde çizilmeyebilirler. Çizilen nesne daha sonradan kağıt ortamına aktarılacaksa (plot) muhakkak kağıt alanı
DetaylıSEM2015 programı kullanımı
SEM2015 programı kullanımı Basit Kuvvet metodu kullanılarak yazılmış, öğretim amaçlı, basit bir sonlu elemanlar statik analiz programdır. Çözebileceği sistemler: Düzlem/uzay kafes: Evet Düzlem/uzay çerçeve:
DetaylıCanon XEED SX60. Özellikler
Canon XEED SX60 Projektörler Arşiv Ürünleri XEED SX60 pırıl pırıl sunum ve filmler için parlak, yüksek kontrastlı projeksiyon sağlar. SXGA+, sessize yakın kullanım ve Ev Sineması moduyla, hem evde hem
DetaylıT I M U R K A R A Ç AY - H AY D A R E Ş C A L C U L U S S E Ç K I N YAY I N C I L I K A N K A R A
T I M U R K A R A Ç AY - H AY D A R E Ş C A L C U L U S S E Ç K I N YAY I N C I L I K A N K A R A Contents Bibliography 11 CONTENTS 5 0.1 Kartezyen Çarpım 0.2 Sıralı İkililer Şimdiye kadar sıra ya da
DetaylıYrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ BEÜ ZONGULDAK MYO MİMARLIK VE ŞEHİR PL. BÖL. HARİTA VE KADASTRO PROGRAMI ZHK 209/217/219 FOTOGRAMETRİ DERSİ NOTLARI
FOTOGRAMETRİ FOTOĞRAFİK TEMELLER Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ BEÜ ZONGULDAK MYO MİMARLIK VE ŞEHİR PL. BÖL. HARİTA VE KADASTRO PROGRAMI ZHK 209/217/219 FOTOGRAMETRİ DERSİ NOTLARI http://geomatik.beun.edu.tr/marangoz/
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.
Detaylık ise bir gerçek sayı olsun. Buna göre aşağıdaki işlemler Matlab da yapılabilir.
MATRİS TRANSPOZU: Bir matrisin satırlarını sütun, sütunlarınıda satır yaparak elde edilen matrise transpoz matris denilir. Diğer bir değişle, eğer A matrisi aşağıdaki gibi tanımlandıysa bu matrisin transpoz
Detaylı3. Ders Çok Boyutlu (Değişkenli) Veri Analizi
3. Ders Çok Boyutlu (Değişkenli) Veri Analizi Veri: Boy ölçüleri (boy-kol-omuz-kalça-bacak uzunluğu) Ölçü birimi: cm boy kol omuz kalca bacak 18 77 98 12 11 163 66 72 9 97 183 73 99 113 91 16 86 7 95 12
DetaylıBÖLÜM 1 GİRİŞ 1.1 GİRİŞ
BÖLÜM 1 GİRİŞ 1.1 GİRİŞ Microsoft Excel de dosyalar çalışma kitabı olarak isimlendirilir. Bu dosyalar normal belge türüdür. Dosya ismi üzerine fare ile tıklandığında dosya açılır. Excel dosyaları tablolardan
Detaylı