Chapter 3 Image Enhancement in the Spatial Domain. 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods



Benzer belgeler
Hafta 5 Uzamsal Filtreleme

Uzaysal Görüntü İyileştirme/Filtreleme. Doç. Dr. Fevzi Karslı

Görüntü İşleme Ders-7 AND, NAND. % bir görüntüde küçük bir alanın kesilip çıkartılması. >> y=imread('headquarters-2and.jpg');

4.3. Türev ile İlgili Teoremler

Görüntü İşleme. Dijital Görüntü Tanımları. Dijital görüntü ise sayısal değerlerden oluşur.

Güzide Miray PERİHANOĞLU 1, Ufuk ÖZERMAN 2, Dursun Zafer ŞEKER 3

MOD419 Görüntü İşleme

Görüntü İşleme. K.Sinan YILDIRIM Cenk İNCE Tahir Emre KALAYCI. Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 2003

BLG325.1 SINYAL ISLEME DERSİ BİLGİ PAKETİ. Haftalık Ders Planı

GÖRÜNTÜ İŞLEME UYGULAMALARI. Arş. Gör. Dr. Nergis TURAL POLAT

Bölüm 4 Yoğunluk Dönüşümleri ve Histogram İşleme

Bölüm 7 Renkli Görüntü İşleme

Hafta 7 Görüntü Onarma ve Geriçatma (Kısım 1)

Bölüm 6. Diziler (arrays) Temel kavramlar Tek boyutlu diziler Çok boyutlu diziler

Fatih University- Faculty of Engineering- Electric and Electronic Dept.

GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 4 DÖNÜŞÜMLER UZAYSAL FİLTRELEME

Bölüm 6 Görüntü Onarma ve Geriçatma

Yrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN

Yrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN

Hafta 2 Görüntünün Alınması ve Sayısallaştırılması

Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi

Hafta 4 Yoğunluk Dönüşümleri ve Histogram İşleme

Dijital Görüntü İşleme Teknikleri

Bölüm 3 Görüntü İşleme ile İlgili Temel Kavramlar

SAYI SİSTEMLERİ ve BOOLE CEBİRİ 1+1=1 ÖĞR.GÖR. GÜNAY TEMÜR - TEKNOLOJİ F. / BİLGİSAYAR MÜH.

İLERİ GÖRÜNTÜ İŞLEME Ders-1

Görüntü İşleme Dersi Ders-8 Notları

İKİLİ VE RENKLİ LOGO İLE SAYISAL DAMGALAMA DIGITAL WATERMARKING WITH BINARY AND COLORED WATERMARK

AKÜ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

Hafta 3 Görüntü İşleme ile İlgili Temel Kavramlar

BULANIK UYARLAMALI ORTALAMA F

Fatih University- Faculty of Engineering- Electric and Electronic Dept.

GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 1 1.GİRİŞ

Bölüm 2 Görüntünün Alınması ve Sayısallaştırılması

Görüntü İşlemeye Giriş Introduction to Image Processing. Doç. Dr. Aybars UĞUR

Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu

FİLTRELEME YÖNTEMİ İLE DİGİTAL GÖRÜNTÜ ZENGİNLEŞTİRME VE ÖRNEK BİR YAZILIM. ÖzĢen ÇORUMLUOĞLU b , Selçuklu, Konya. GümüĢhane

Bilgisayarla Görüye Giriş

DOĞRULUK TABLOLARI (TRUTH TABLE)

GÖRÜNTÜSÜ ALINAN BİR NESNENİN REFERANS BİR NESNE YARDIMIYLA BOYUTLARININ, ALANININ VE AÇISININ HESAPLANMASI ÖZET ABSTRACT

FITNESS IN TURKEY. Dr. Gülşah ŞAHİN

hkm 2004/90 5. Göllerin Çok Bantl Uydu Görüntülerinden Ç kar m 6. Sonuç ve Öneriler

Uzaktan Algılama Uygulamaları

UYARLANABİLİR GÖRÜNTÜ FİLTRE TASARIMI. Uğur GÜVENÇ DOKTORA TEZİ ELEKTRİK EĞİTİMİ GAZİ ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ TEMMUZ 2008 ANKARA

Hava Lazer Tarama Verilerinden Fourier Dönüşümü Kullanılarak Bina Detaylarının Belirlenmesi

Bölüm 4: İş Parçacıkları. Operating System Concepts with Java 8 th Edition

Emrah Kurtoğlu Gamze Dinçar Liva Gizem Göze Ali Kadir Ulu

Dijital (Sayısal) Fotogrametri

Virtualmin'e Yeni Web Sitesi Host Etmek - Domain Eklemek

Gri Seviye Dönüşümleri ve Uzaysal Filtreleme. BMÜ-357 Sayısal Görüntü İşleme Yrd. Doç. Dr. İlhan AYDIN

FARKLI NETLİKTEKİ RESİMLERİN BİRLEŞTİRİLMESİ İÇİN BÖLGE BAZLI YENİ BİR METOD

Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu

UYDU GÖRÜNTÜLERİ VE SAYISAL UZAKTAN ALGILAMA

Programlama Dilleri. C Dili. Programlama Dilleri-ders02/ 1

TÜRKİYE CUMHURİYETİ DEVLETİNİN temellerinin atıldığı Çanakkale zaferinin 100. yılı kutlu olsun.

Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi

WEEK 11 CME323 NUMERIC ANALYSIS. Lect. Yasin ORTAKCI.

Wavelet Transform and Applications. A. Enis Çetin Bilkent Üniversitesi

İkili (Binary) Görüntü Analizi

Dijital Görüntü İşleme (COMPE 464) Ders Detayları

Güz Y.Y. Lojik Devre Laboratuvarı Laboratuvar Çalışma Düzeni

Dalgacık Dönüşümü ve Nötrozofi Yaklaşımı ile Gri Seviye Doku Görüntülerinin Bölütlenmesi

PARALEL GÖRÜNTÜ FİLTRELEME İÇİN ÇOK ÇEKİRDEKLİ BİLGİSAYAR ÜZERİNDE BAŞARIM ANALİZİ

İkili (Binary) Görüntü Analizi

ÇOK SPEKTRUMLU VERİLERDEN BİLGİ ÇIKARIMINDA MEKANSAL FİLTRELEME ETKİSİNİN İNCELENMESİ

DİJİTAL GÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNİKLERİ KULLANILARAK GÖRÜNTÜLERDEN DETAY ÇIKARIMI YÜKSEK LİSANS TEZİ. Güzide Miray PERİHANOĞLU

LOJİK İFADENİN VE-DEĞİL VEYA VEYA-DEĞİL LOJİK DİYAGRAMLARINA DÖNÜŞTÜRÜLMESİ

POSITION DETERMINATION BY USING IMAGE PROCESSING METHOD IN INVERTED PENDULUM

DERS NOTLARI. Yard. Doç. Dr. Namık AKÇAY İstanbul Üniversitesi Fen Fakültesi

Bilgisayarla Görüye Giriş

YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ UYDU GÖRÜNTÜLERİNDE GEOMETRİK DÜZELTMENİN SINIFLANDIRMA SONUÇLARINA ETKİSİ

Sayısal Görüntü İşleme Ders Notları

Uzaktan algılamada uydu görüntülerine uygulanan işlemler

Yrd. Doç. Dr. Caner ÖZCAN

Yarışma Sınavı A ) -5 B ) -3 C ) -1 D ) -8 E ) Ölçüsü olan bir açının esas ölçüsü kaç derecedir?

NEIGHBOURHOOD PROCESSING (KOMŞULUK İLİŞKİLİ İŞLEMLERİ- BÖLGESEL İŞLEMLER-UZAYSAL FİLTRELEME) BMÜ-357 Sayısal Görüntü İşleme Yrd. Doç. Dr.

18. FLİP FLOP LAR (FLIP FLOPS)

İleri Diferansiyel Denklemler

Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi


BULANIK SİNİR AĞLARI YARDIMIYLA BİYOMEDİKAL İMGELERİN GÜRÜLTÜ BİLEŞENLERİNDEN ARINDIRILMASI

Süleyman UZUN 1, Devrim AKGÜN 2. Özet. Abstract. 2. Doğrusal Görüntü Filtreleme. 1. Giriş.

Bu durumda ya cozum yoktur veya sonsuz cozum vardir. KIsaca cozum tek degildir. Veya cozumler birbirine lineer bagimlidir.

Bu makalede, rulman üretim hattının son

Katlı Giriş Geçitleri

GÜZ YARIYILI FİZİK 1 DERSİ

BM312 Ders Notları 2014

KENAR GEÇİŞLERİ KULLANILARAK GÖRÜNTÜDEKİ BULANIKLIĞIN GİDERİLMESİ IMAGE DE-BLURRING BASED ON EDGE TRANSITIONS

COM337 Bilgisayar Grafiği. OpenGL ile Grafik Programlama. Dr. Erkan Bostancı

Akademik Uygulamalar ve Linux. Fatih Mehmet AVCU İnönü Üniversitesi Enformatik Bölümü

Onluk duzende toplama. Lecture 4. Addition and Subtraction. Onluk tabanda toplama

Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi

UYDU VERİLERİ İLE VERİ ENTEGRASYONU VE YÖNTEMLERİ

Güç Spektral Yoğunluk (PSD) Fonksiyonu

Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi

8.Konu Vektör uzayları, Alt Uzaylar

T.C. NAMIK KEMAL ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ

1 TOUCH-OPERATED DRYWALL ACCESS PANEL

Görüntü İşleme Teknikleri Kullanılarak Bir Ortamın İnsan Yoğunluğunun Hesaplanması

DENEY 4: TOPLAYICILAR, ÇIKARICILAR VE KARŞILAŞTIRICILAR

Transkript:

Chapter 3 Image Enhancement in the Spatial Domain 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods

Chapter 3 Image Enhancement in the Spatial Domain 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods

Chapter 3 Image Enhancement in the Spatial Domain 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods

Chapter 3 Image Enhancement in the Spatial Domain 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods

Chapter 3 Image Enhancement in the Spatial Domain 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods

Chapter 3 Image Enhancement in the Spatial Domain 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods

Chapter 3 Image Enhancement in the Spatial Domain 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods

Chapter 3 Image Enhancement in the Spatial Domain 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods

Chapter 3 Image Enhancement in the Spatial Domain 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods

Chapter 3 Image Enhancement in the Spatial Domain 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods

Chapter 3 Image Enhancement in the Spatial Domain 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods

Bit Slicing (Dilimleme) Pikseller, bitlerden meydana gelen sayılardır. Bir görüntüyü tanımlarken parlaklık aralığını tari etmektense, görüntüyü oluşturmaya katkı sağlayan bitleri ön plana çıkararak belirtmek mümkündür. 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods

Bit Slicing (Dilimleme)

Bit Slicing (Dilimleme)

Bit Slicing (Dilimleme)

Bit Slicing (Dilimleme)

Bit Slicing (Dilimleme)

3. Bölüm Uzaysal Domende İmge Zenginleştirme 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods

Chapter 3 Image Enhancement in the Spatial Domain 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods

Chapter 3 Image Enhancement in the Spatial Domain 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods

Chapter 3 Image Enhancement in the Spatial Domain 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods

Chapter 3 Image Enhancement in the Spatial Domain 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods

Chapter 3 Image Enhancement in the Spatial Domain 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods

Yerel zenginleştirme yönteminin bir özeti aşağıdaki gibidir : (,y) koordinatlarındaki bir pikselin değeri (,y) ise bu pikselin zenginleştirildikten sonraki yeni değeri g(,y) şöyle verilebilir: Eğer msy k0 OK VE k1sk σsy k2 SK ise ; g (,y) = E (,y) Diğer durumlarda ise ; g (,y) = (,y) 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods

Chapter 3 Image Enhancement in the Spatial Domain 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods

Chapter 3 Image Enhancement in the Spatial Domain 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods

Chapter 3 Image Enhancement in the Spatial Domain 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods

The logic operations AND, OR, and NOT orm a complete set, meaning that any other logic operation (XOR; NOR, NAND) can be created by a combination o these basic elements. They operate in a bit-wise ashion on piel data. EXAMPLE: We are perorming a logic AND on two images. Two corresponding piel values are 11110 in one image and 8810 in the second image. A= 11110 = 011011112 011011112 B= 8810 = 010110002 AND 010110002 010010002 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods

Chapter 3 Image Enhancement in the Spatial Domain 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods

= 6 4 2 5 4 3 7 4 3 I 1 = 5 5 3 6 2 4 6 6 6 I 2 = + + + + + + + + + = 11 9 5 11 6 7 13 10 9 5 6 5 4 3 2 6 5 2 4 4 3 6 7 6 4 6 3 I 3

Chapter 3 Image Enhancement in the Spatial Domain 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods

Chapter 3 Image Enhancement in the Spatial Domain 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods

İmge Ortalaması (,y) imgesine η(,y) gürültüsü eklendiğinde oluşan imgenin g (,y) olduğunu düşünelim. g (,y) = (,y) + η(,y) = = K i i y g K y g 1 ), ( 1 ), ( { } ), ( ), ( y y g E = 2 ), ( 2 ), ( 1 y y g K η σ σ = ), ( ), ( 1 y y g K η σ σ =

Chapter 3 Image Enhancement in the Spatial Domain 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods

Chapter 3 Image Enhancement in the Spatial Domain 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods

Chapter 3 Image Enhancement in the Spatial Domain 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods

R = w z1 + w2 z2 +... + w mn z mn = mn w i z R = w1 r + w r +... + w r i = 1 i = 1 i 1 2 2 9 9 = 9 1 w i r i 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods

Chapter 3 Image Enhancement in the Spatial Domain 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods

Chapter 3 Image Enhancement in the Spatial Domain 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods

Piksel değerleri: (10, 20, 20, 20, 15, 20, 20, 25, 100) ise Sıralanınca : (10, 15, 20, 20, 20, 20, 20, 25, 100) olur. Tam ortadaki yani 5. değer olan 20 merkezdeki piksele atanır. 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods

Chapter 3 Image Enhancement in the Spatial Domain 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods

Tek boyutlu () onksiyonunun birinci dereceden türevinin tanımı ark tır. Yani: ) ( 1) ( + = İkinci dereceden türev yine ark olarak tanımlanır: ) ( 2 1) ( 1) ( 2 2 + + =

Eğer Laplace maskesinin merkez katsayısı negati ise Eğer Laplace maskesinin merkez katsayısı poziti ise 2 2 2 2 2 y y + = ), ( 2 ) 1, ( ) 1, ( 2 2 y y y + + = ), ( 2 1), ( 1), ( 2 2 y y y y + + = [ ] ), ( 4 1), ( 1), ( ) 1, ( ) 1, ( 2 y y y y y + + + + + = + = ), ( ), ( ), ( ), ( ), ( 2 2 y y y y y g

Sadeleştirmeler: [ ] ), ( 4 1), ( 1), ( ) 1, ( ) 1, ( ), ( ), ( y y y y y y y g + + + + + + = [ ] 1), ( 1), ( ) 1, ( ) 1, ( ), ( 5 + + + + + = y y y y y

Chapter 3 Image Enhancement in the Spatial Domain 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods

Chapter 3 Image Enhancement in the Spatial Domain 2002 R. C. Gonzalez & R. E. Woods