İkili (Binary) Görüntü Analizi

Benzer belgeler
İkili (Binary) Görüntü Analizi

Hafta 12 Morfolojik Görüntü İşleme

İMGE İŞLEME Ders-7. Morfolojik İmge İşleme. Dersin web sayfası: (Yrd. Doç. Dr. M.

Bilgisayarla Görüye Giriş

GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 4 DÖNÜŞÜMLER UZAYSAL FİLTRELEME

Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu

Bilgisayar ne elde eder (görüntüden)? Dijital Görüntü İşleme Fevzi Karslı, KTÜ. 08 Ekim 2013 Salı 51

Görüntü Segmentasyonu (Bölütleme)

AKÜ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

Görüntü Segmentasyonu (Bölütleme) Dijital Görüntü İşleme Fevzi Karslı, KTÜ Segmentasyon, görüntüyü aynı cinsten obje ve bölgelere ayırmaktır.

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

Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu

MOD419 Görüntü İşleme

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

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

Morfolojik Görüntü İşleme Yöntemleri ile Kayısılarda Yaprak Delen (Çil) Hastalığı Sonucu Oluşan Lekelerin Tespiti

GÖRÜNTÜLERİN RENK UZAYI YARDIMIYLA AYRIŞTIRILMASI SEGMENTATION OF IMAGES WITH COLOR SPACE

AMAÇ Araçlardaki Kamera Sistemleri

MORFOLOJİK GÖRÜNTÜ FİLTRELERİ İLE İKONOS GÖRÜNTÜLERİNDEN OTOMATİK BİNA ÇIKARIMI

GÖRÜNTÜ İŞLEME - (8.Hafta) RESMİ ALT BÖLGELERE AYIRMA

Uzaktan Algılama (3) Yrd. Doç. Dr. Özgür ZEYDAN Renk Teorileri

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

Dijital Görüntü İşleme Teknikleri

GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 2 SAYISAL GÖRÜNTÜ TEMELLERİ

Uzaktan Algılama (3) Öğr. Gör. Dr. Özgür ZEYDAN Renk Teorileri

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

TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi 30 Ekim 02 Kasım 2007, KTÜ, Trabzon

Diz MR Görüntülerindeki Menisküslerin Bölütlenmesi ve Yırtıklarının Otomatik Teşhisi

Gerçek Zamanlı Olarak, Anfis İle Renk Tabanlı Nesne Tespit Ve Motorlu Sistem İle Takip Edilmesi

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

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

Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS

Bölüm 4 Yoğunluk Dönüşümleri ve Histogram İşleme

UYDU GÖRÜNTÜLERİNDEN YARI OTOMATİK KIYI ÇIKARIMI VE FRAKTALLARIN BAŞARIM DEĞERLENDİRİCİ OLARAK KULLANILMASI

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

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

Trafik Yoğunluk Harita Görüntülerinin Görüntü İşleme Yöntemleriyle İşlenmesi

Kan Damarı Genişliği Değişiminin Ölçülmesinde Medikal Görüntü İşlemenin Uygulanması

Dijital Görüntü İşleme Teknikleri

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

Hafta 5 Uzamsal Filtreleme

İLERİ GÖRÜNTÜ İŞLEME Ders-1

3.2. Raster Veriler. Satırlar. Sütunlar. Piksel/hücre büyüklüğü

UYDU GÖRÜNTÜLERİ VE SAYISAL UZAKTAN ALGILAMA

FLIR GÖRÜNTÜLERİNDE HEDEF TESPİTİ

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

Fırat Üniversitesi DENEY NO: 7 GÖRÜNTÜ İŞLEME UYGULAMALARI 1. GİRİŞ

BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ LAZER IŞINI İLE İŞARETLENEN HAREKETLİ CİSİMLERİ HEDEFE KİTLENEREK İZLEYEN SİSTEM EVRİM GÜNER

Uzaktan Algılama Teknolojileri

PROJEM İSTANBUL ARAŞTIRMA PROJESİ BİLGİSAYARLI GÖRÜ VE SINIFLANDIRMA TEKNİKLERİYLE ARAZİ KULLANIMININ OTOMATİK OLARAK BULUNMASI

İmage segmentasyon (Görüntü Bölütleme)

Görüntü İşleme Teknikleri ile Elma Tanıma

Dijital (Sayısal) Fotogrametri

M SFT. Sürgü Sistemleri Kapı Donanımları Dekoratif Menfezler. Sliding Systems Decorative Ventilation Door Hardware

Esnek Hesaplamaya Giriş

Bölüm 6 Görüntü Onarma ve Geriçatma

Doç. Dr. Harun KESENKAŞ Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Süt Teknolojisi Bölümü

İZDÜŞÜM PRENSİPLERİ 8X M A 0.14 M A C M 0.06 A X 45. M42 X 1.5-6g 0.1 M B M

YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ UYDU GÖRÜNTÜSÜ KULLANILARAK BİNA ALANLARININ GÜNCELLENMESİ

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

HİSTOLOJİK DOKU KESİTİ GÖRÜNTÜLERİNDE REFERANS DOKUYA DAYALI NORMALİZASYON

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

Bilgisayarla Görüye Giriş

ULTRASON GÖRÜNTÜLERİNDE PROSTAT SINIRININ BULUNMASI

Hızlı Düzey Küme Yöntemine Bağlı Retinal Damar Bölütlemesi. Bekir DİZDAROĞLU. KTÜ Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ VE YAZILIM DERSİ 6. SINIF 2. DÖNEM 2. SINAV ÇALIŞMA NOTLARI

İclal Çetin Taş 1, Turgay İbrikçi*, 2 Sami Arıca, 2** Çukurova Üniversitesi Çukurova Üniversitesi. Özet. 1. Giriş.

KIZILÖTESİ HAVA FOTOĞRAFLARINDAN BİNA DETAYI OTOMATİK OLARAK ÇIKARIMI

Makine Öğrenmesi 11. hafta

GÖRÜNTÜ İŞLEME - (7.Hafta) KENAR BELİRLEME ALGORİTMALARI

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

Çizge teorisi. 1736, Euler, Königsberg Köprüleri problemini çözdü

Hafta 3 Görüntü İşleme ile İlgili Temel Kavramlar

BÖLÜM FORMÜLLER ve OTOMATİK TOPLAM Formüller

1. MS Excel Çalışması

Selçuk Üniversitesi ISSN 1302/6178 Journal of Selcuk-Technic GÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNİKLERİ KULLANILARAK NAPOLYON TİPİ KİRAZLARIN SINIFLANDIRILMASI

KonjugeTip Bir Elektro-Aktif Polimer Eyleyicinin Görüntü Tabanlı Kontrolü

Bilgisayarla Fotogrametrik Görme

Sahne Geçişlerinin Geometrik Tabanlı olarak Saptanması

Bölüm 3 Görüntü İşleme ile İlgili Temel Kavramlar

ISSN: El-Cezerî Fen ve Mühendislik Dergisi Cilt: 3, No: 1, 2016 ( )

Dijital (Sayısal) Fotogrametri

TEMEL ELEKTRİK BİLGİLERİ

TIBBİ GÖRÜNTÜLERİN UYARLANABİLİR BÖLGE GENİŞLETME ALGORİTMASI İLE ANALİZİ. Mürsel Ozan İNCETAŞ

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

Uyum, özen, düzenlilik ve temizlik

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

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

SOLIDWORKS SIMULATION EĞİTİMİ

BMT 206 Ayrık Matematik. Yük. Müh. Köksal GÜNDOĞDU 1

Uzaktan Algılama Uygulamaları

RENK BİLEŞENLERİ YARDIMIYLA HAREKETLİ HEDEFLERİN GERÇEK ZAMANLI TESPİTİ

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

MMT 106 Teknik Fotoğrafçılık 3 Digital Görüntüleme

BİYOMETRİK İRİS SINIFLANDIRMA SİSTEMLERİ

Sıklık Tabloları, BASİT ve TEK değişkenli Grafikler Ders 3 ve 4 ve 5

MADEN MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ 0321 CEVHER HAZIRLAMA LAB. I SERBESTLEŞME TANE BOYU SAPTANMASI DENEYİ

Transkript:

İkili (Binary) Görüntü Analizi İkili görüntü analizine giriş Eşikleme (Thresholding) Matematiksel morfoloji Piksel ve komşulukları (neighborhoods) Bağlantılı bileşenler analizi (Connected components analysis) 08 Kasım 2013 Cuma 1

İkili Görüntü Analizi İkili görüntü analizi, bu görüntüler üzerinde uygulanmak üzere bir çok operasyonu içerir. Bu görüntüler genelde 0 ve 1 değerleri ile ifade edilir. 0 arka planı (background), 1 ise objeleri (foreground) gösterir. 00010010001000 00011110001000 00010010001000 08 Kasım 2013 Cuma 2

Uygulama alanları Doküman analizi Endüstri Medikal görüntüleme 08 Kasım 2013 Cuma 3

Operasyonlar Objeleri arka plandan ve birbirinden ayırma. Her objeye ilişkin pikselleri bir araya toplama. Her bir objeye ilişkin özellikleri tespit ve hesaplama. 08 Kasım 2013 Cuma 4

Örnek: Kan hücre görüntüsü Birçok kan hücresi ayrık objelerdir. Birçoğu da birbirine değmektedir. İstenmeyen bir durum Tuz biber (salt and pepper) gürültüsü Bu görüntü nasıl kullanabilir duruma getirilir? 63 ayrık obje Tek bir hücre yaklaşık 50 piksellik alana sahip 08 Kasım 2013 Cuma 5

Eşikleme Binary görüntüler gri düzeyli görüntülerin eşiklenmesi sonucu elde edilebilir. Eşikleme ile ilgili kabuller: İlgilenilen obje bölgesi arka plandan farklı bir yoğunluk dağılımına sahiptir. Objeye ilişkin pikseller muhtemelen ayrık bir değerdedir: intensity > a intensity < b a < intensity < b Özellikle düzgün ve objelerin rahatça ayrılabildiği görüntülerde iyi çalışırken, doğal görüntülerde sağlıklı sonuçlar elde edilemeyebilir. 08 Kasım 2013 Cuma 6

Histogram ile eşikleme Yandaki görüntüde: Arka plan siyah. Sağlıklı kiraz parlak. Çürük kısım kısmen siyah. Histogram kiraza ait iki bölgeyi gösterirken, arka planı yok eder. 08 Kasım 2013 Cuma 7

Otomatik eşikleme Görüntüyü 2 farklı bölgeye ayırabilmek için histogramı nasıl kullanabiliriz? Burada kaç eşikleme değeri var? 2? 3? 08 Kasım 2013 Cuma 8

Otomatik eşikleme: Otsu metodu Kabul: histogram iki modlu. Metot: grup varyansları minimum yapan t eşik değeri bulunması ve gri değer bölgesinin ayrılması. En ideal t değeri ardışık araştırma ile belirlenir. Group 1 Group 2 t Eğer gri değerler görüntüdeki objeler için ayrık bir yapıda ise, otomatik eşikleme kullanılabilir. 08 Kasım 2013 Cuma 9

Otomatik eşikleme Kanser hücre görüntüsü: RGB görüntü (sol) ve gri düzeyli görüntü (sağ). 08 Kasım 2013 Cuma 10

Otomatik eşikleme Histogram (sol-üst), eşikleme grafiği (sol-alt), sonuç görüntü (sağ). 08 Kasım 2013 Cuma 11

Matmatiksel Morfoloji Morfoloji, görüntü biçimi ve yapısı olarak tarif edilebilir (form and structure). Bilgisayarda görmede, morfoloji herhangi bölgenin şekli ile ifade edilir (the shape of a region). Matematiksel morfoloji, görüntü üzerinde objeleri gösteren küme teorisine dayanır. Görüntü işlemede morfoloji, ikili görüntüler üzerinde 2B sayı kümelerinin tespitidir. 08 Kasım 2013 Cuma 12

Matmatiksel Morfoloji Matematiksel morfoloji iki temel operasyonu içerir: dilation erosion ayrıca birkaç komposit ilişkiyi içerir: opening closing conditional dilation 08 Kasım 2013 Cuma 13

Dilation (genleşme/genişleme) Dilation, binary görüntü üzerinde 1 değerli kümeleri genişletir. Dilation; detayları büyütme, boşlukları doldurma, amacıyla kullanılır. 08 Kasım 2013 Cuma 14

Erosion (erozyon/azalma) Erosion, görüntü üzerinde 1 değerli kümeleri küçültür. Erosion; detayları küçültme/azaltma ve küçük bağlantı, parça ve dal niteliğinde yapıları silmek için kullanılır. 08 Kasım 2013 Cuma 15

Küme Teorisi Temel Kavramlar 08 Kasım 2013 Cuma 16

Küme Teorisi Temel Kavramlar 08 Kasım 2013 Cuma 17

Yapısal elemanlar (Structuring elements) Yapısal elemanlar morfolojik operasyonlarda şekil maskesi olarak kullanılan küçük binary görüntülerdir. Farklı şekil ve boyutlarda olabilirler. Yapısal elemanın bir pikseli, onun merkezini ifade eder. Orijindeki piksel daima merkez piksel olarak ele alınır. 08 Kasım 2013 Cuma 18

Yapısal elemanlar (Structuring elements) 08 Kasım 2013 Cuma 19

Dilation 08 Kasım 2013 Cuma 20

Dilation 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Binary image A 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Structuring element B 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 1 1 0 0 0 Dilation result (1 st definition) 08 Kasım 2013 Cuma 21

Dilation 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Binary image A 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Dilation result Structuring element B (2 nd definition) 08 Kasım 2013 Cuma 22

Dilation Structuring Element Pablo Picasso, Pass with the Cape, 1960 08 Kasım 2013 Cuma 23

Dilation 08 Kasım 2013 Cuma 24

Erosion 08 Kasım 2013 Cuma 25

Erosion 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Binary image A 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Structuring element B 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Erosion result (1 st definition) 08 Kasım 2013 Cuma 26

Erosion 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Binary image A 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Erosion result Structuring element B (2 nd definition) 08 Kasım 2013 Cuma 27

Erosion Structuring Element Pablo Picasso, Pass with the Cape, 1960 08 Kasım 2013 Cuma 28

Erosion 08 Kasım 2013 Cuma 29

Opening (açma) 08 Kasım 2013 Cuma 30

Opening 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Binary image A 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Opening result Structuring element B 08 Kasım 2013 Cuma 31

Opening Structuring Element Pablo Picasso, Pass with the Cape, 1960 08 Kasım 2013 Cuma 32

Closing 08 Kasım 2013 Cuma 33

Closing 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Binary image A 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Closing result Structuring element B 08 Kasım 2013 Cuma 34

Örnek 1 Original image Eroded once Eroded twice 08 Kasım 2013 Cuma 35

Örnek 2 Original image Opened twice Original image Closed once 08 Kasım 2013 Cuma 36

Örnek 3 08 Kasım 2013 Cuma 37

Sınır çıkarma (boundary extraction) 08 Kasım 2013 Cuma 38

Bölge doldurma (region filling) 08 Kasım 2013 Cuma 39

Region filling 08 Kasım 2013 Cuma 40

Region filling 08 Kasım 2013 Cuma 41

Thinning (inceltme) 08 Kasım 2013 Cuma 42

Thinning 08 Kasım 2013 Cuma 43

Thickening (kalınlaştırma) 08 Kasım 2013 Cuma 44

Thickening 08 Kasım 2013 Cuma 45

Morfolojik operasyonlara örnekler: 1 Detecting runways in satellite airport imagery 08 Kasım 2013 Cuma 46

Örnek 2 Segmenting letters, words and paragraphs 08 Kasım 2013 Cuma 47

Örnek 3 Extracting the lateral ventricle from an MRI image of the brain 08 Kasım 2013 Cuma 48

Örnek 4 Detecting defects in a microelectronic circuit 08 Kasım 2013 Cuma 49

Örnek 5 Decomposing a printed circuit board in its main parts 08 Kasım 2013 Cuma 50

Örnek 6 Grading potato quality by shape and skin spots 08 Kasım 2013 Cuma 51

Örnek 7 Classifying two dimensional pieces 08 Kasım 2013 Cuma 52

Örnek 8 Traffic scene Temporal average Average of differences Lane detection example 08 Kasım 2013 Cuma 53

Örnek 9 Threshold and dilation to detect lane markers White line detection (top hat) Lane detection example Detected lanes 08 Kasım 2013 Cuma 54

Piksel ve komşulukları Bir çok uygulamada, bir pikselin sadece kendi değeri değil aynı zamanda komşu piksellerin değerleri de dikkate alınır. Piksel komşuluğu iki şekilde tanımlanır: 4-neighbors 8-neighbors 08 Kasım 2013 Cuma 55

Piksel ve komşulukları 08 Kasım 2013 Cuma 56

Piksel ve komşulukları 08 Kasım 2013 Cuma 57

Bağlantılı bileşenler analizi Görüntü işlemede binary görüntü kullanılıyorsa, piksellerin bağlantıları tanımlanmalı ve analiz edilmelidir. Connected components analizi görüntü üzerinde uygulandığında, her bir obje ayrık biçimde etiketlenmiş olur. Original image Thresholded image After morphology Connected components 08 Kasım 2013 Cuma 58

Bağlantılı bileşenler analizi Kullanılan metotlar (piksel komşuluğuna göre çalışırlar): Recursive tracking (almost never used) Parallel growing (needs parallel hardware) Row-by-row (most common) Classical algorithm Run-length algorithm 08 Kasım 2013 Cuma 59

Bağlantılı bileşenler analizi 08 Kasım 2013 Cuma 60

Bağlantılı bileşenler analizi 08 Kasım 2013 Cuma 61