Hafta 2 Görüntünün Alınması ve Sayısallaştırılması

Benzer belgeler
Bölüm 2 Görüntünün Alınması ve Sayısallaştırılması

Bölüm 7 Renkli Görüntü İşleme

Hafta 5 Uzamsal Filtreleme

Bölüm 4 Yoğunluk Dönüşümleri ve Histogram İşleme

Hafta 1 Sayısal Görüntü İşlemeye Giriş ve Temel Adımlar

Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu

Bölüm 6 Görüntü Onarma ve Geriçatma

Bölüm 1 Sayısal Görüntü İşlemeye Giriş ve Temel Adımlar

Hafta 3 Görüntü İşleme ile İlgili Temel Kavramlar

SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEMENİN TEMELLERİ 2. HAFTA YRD. DOÇ. DR. BURHAN BARAKLI

MOD419 Görüntü İşleme

UYDU GÖRÜNTÜLERİ VE SAYISAL UZAKTAN ALGILAMA

Bölüm 3 Görüntü İşleme ile İlgili Temel Kavramlar

Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu

Dijital (Sayısal) Fotogrametri

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

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

GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 1 1.GİRİŞ

Dijital Görüntü İşleme Teknikleri

Bilgisayarla Fotogrametrik Görme

Gama ışını görüntüleme: X ışını görüntüleme:

DİJİTAL GÖRÜNTÜ İŞLEME

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

Elektromanyetik Radyasyon (Enerji) Nedir?

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

Dijital (Sayısal) Fotogrametri

Dijital (Sayısal) Fotogrametri

Hafta 7 Görüntü Onarma ve Geriçatma (Kısım 1)

Uzaktan Algılama Teknolojileri

TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ

ORM 7420 USING SATELLITE IMAGES IN FOREST RESOURCE PLANNING

Hafta 4 Yoğunluk Dönüşümleri ve Histogram İşleme

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

İLERİ GÖRÜNTÜ İŞLEME Ders-1

Frekans Spektrumu. frekans. dalga boyu

Dijital Görüntü İşleme (COMPE 464) Ders Detayları

PRATİKTE AYDINLATMA KAVRAMLARI VE TERİMLERİ

GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 2 SAYISAL GÖRÜNTÜ TEMELLERİ

İMGE İŞLEME Ders-2. İmge Dosya Tipleri ve Temel İşlemler. (Yrd. Doç. Dr. M. Kemal GÜLLÜ)

Uzaktan Algılama Teknolojileri

UZAKTAN ALGILAMA- UYGULAMA ALANLARI

Dijital Fotogrametri

Uzaktan Algılama Teknolojileri

TEMEL GRAFİK TASARIM AÇIK-KOYU, IŞIK-GÖLGE

Girdi ve Giriş Aygıtları

Teknik Belge WDR. WDR: Wide Dynamic Range Geniş Dinamik Aralık nedir? Niçin Önemlidir? elektronik-guvenlik.com SECURITURK

Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ FOTOGRAMETRİ ANABİLİM DALI SUNULARI JDF435 UZAKTAN ALGILAMA DERSİ NOTLARI

Dijital Kameralar (Airborne Digital Cameras)

H a t ı r l a t m a : Şimdiye dek bilmeniz gerekenler: 1. Maxwell denklemleri, elektromanyetik dalgalar ve ışık

EEM 740 Sayısal Görüntü İşleme

Bilgisayar Grafiği. Volkan KAVADARLI

GÖKYÜZÜ GÖZLEM TEKNİKLERİ EMRAH KALEMCİ

GEOMETRİK, MATEMATİK, OPTİK ve FOTOĞRAFİK TEMELLER (HATIRLATMA) Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ

Bilgisayarla Görüye Giriş

Veri toplama- Yersel Yöntemler Donanım

SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME İLE GEOMETRİK ŞEKİL VE ROTASYON TESPİTİ

Uzaktan Algılama Teknolojileri

Holografi. kısa bir giriş

Uzaktan Algılama Teknolojileri

Sayısal Görüntü İşleme Ders Notları

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

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

Suya atılan küçük bir taşın su yüzeyinde oluşturduğu hareketler dalga hareketine örnek olarak verilebilir. Su yüzeyinde oluşan dalgalar suyun alt

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

ULUSAL COĞRAFİ BILGİ SISTEMLERİ KONGRESİ 30 Ekim 02 Kasım 2007, KTÜ, Trabzon

BÖLÜM-II ERDAS IMAGINE TEMEL KISIM1: IMAGINE VIEWER 1

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

FOTOYORUMLAMA UZAKTAN ALGILAMA. (Photointerpretation and Remote Sensing)

Optik Mikroskop (OM) Ya Y pıs ı ı ı ve v M erc r e c kle l r

CCD KAMERA KULLANARAK SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME YOLUYLA GERÇEK ZAMANLI GÜVENLİK UYGULAMASI

Tanımlar, Geometrik ve Matemetiksel Temeller. Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ. JDF329 Fotogrametri I Ders Notu

FOTOYORUMLAMA UZAKTAN ALGILAMA

Bilgisayarla Görüye Giriş

Işık. F. mak. Yansıyan ışık Nesne (3-Boyutlu) İmge Uzayı (2-Boyutlu)

Bilgisayarla Görüye Giriş

Emrah Kurtoğlu Gamze Dinçar Liva Gizem Göze Ali Kadir Ulu

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

Odak noktamız karanlığı tamamen görünür kılmaktır. starlight teknolojisi

ORM 7420 ORMAN KAYNAKLARININ PLANLANMASINDA UYGU GÖRÜNTÜLERİNİN KULLANILMASI

RENK İLE İLGİLİ KAVRAMLAR

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

Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ. BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF329 FOTOGRAMETRİ I DERSi NOTLARI

2. Ayırma Gücü Ayırma gücü en yakın iki noktanın birbirinden net olarak ayırt edilebilmesini belirler.

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

CBS Veri. CBS Veri Modelleri. Prof.Dr. Emin Zeki BAŞKENT. Karadeniz Teknik Üniversitesi Orman Fakültesi 2010, EZB

Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN (Grup B) Öğretim Yılı Güz Dönemi

Horn ve Schunck Optik Akış yöntemi ile hareket vektörlerinin gerçek zamanlı veya videolar üzerinden gerçeklenmesi.(matlab)

Bilgisayarla Görme (EE 430) Ders Detayları

DİNAMİK - 7. Yrd. Doç. Dr. Mehmet Ali Dayıoğlu Ankara Üniversitesi Ziraat Fakültesi. Tarım Makinaları ve Teknolojileri Mühendisliği Bölümü

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ VE UZAKTAN ALGILAMA

Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS

SORULAR (1-36) SORU -2 Aşağıdakilerden hangisi klavye ve farenin takıldığı portlardan biridir?

Bilgisayarla Görüye Giriş

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

MMT 106 Teknik Fotoğrafçılık 3 Digital Görüntüleme

OPTİK. Işık Nedir? Işık Kaynakları

Kameralar, sensörler ve sistemler

OPTİK Işık Nedir? Işık Kaynakları Işık Nasıl Yayılır? Tam Gölge - Yarı Gölge güneş tutulması

ECDL ImageMaker Müfredat

ÖĞRENME ALANI : FİZİKSEL OLAYLAR ÜNİTE 5 : IŞIK

Transkript:

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

İçerik 2. Sayısal Görüntü Temelleri Görsel Algının Unsurları Işık ve Elektromanyetik Spektrum Görüntü Algılama ve Edinme Görüntü Örnekleme ve Nicemleme Pikseller Arasındaki Bazı Temel İlişkiler Sayısal Görüntü İşlemede Kullanılan Matematiksel İşlemlere Giriş 2

Görme Ne Anlama Geliyor? Düz adamın görme nedir için cevabı (ve Aristoteles'in de), bakarak neyin nerede olduğunu bilmek olmalı. Diğer bir deyişle, görme dünyada mevcut olanı ve nerede olduğunu görüntülerden keşfetme sürecidir. David Marr, Vision, 1982 Beynimiz görüntüleri bir girdi olarak kullanabilir ve bunu nesneler ve sahne yapıları bakımından yorumlayabilir. 3

Salvador Dali nin Study for the Dream Sequence in Spellbound (1945) eseri görsel algımız hakkında ne söyler? İki boyutlu bir görüntü görürüz Fakat, derinlik bilgisini algılarız retinaya yansıyan ışık yakınsayan çizgiler gözün gölgesi 4

Görsel Algının Unsurları 5

Görsel Algının Unsurları 6

Görsel Algının Unsurları 7

Görsel Algının Unsurları 8

Görsel Algının Unsurları 9

Görsel Algının Unsurları 10

Görsel Algının Unsurları Beau Lotto nun TED konuşmasını izleyelim: Optik illüzyonlar nasıl gördüğümüzü gösterir Video Link: https://www.ted.com/talks/beau_lotto_optical_illusions_show_how_we_see?language=tr#t-395398 11

Işık ve Elektromanyetik Spektrum Beyaz ışık: tüm görünür spektrum dalga boylarındaki yaklaşık eşit enerjiden oluşur. Renk Newton, 1665 Video Link: https://www.youtube.com/watch?v=gadxfvmdi0q 12 Slide credit: B. Freeman, A. Torralba, K. Grauman

Işık ve Elektromanyetik Spektrum c Video Link: https://www.youtube.com/watch?v=iyz6w6aj_ja E = hv, h: Planck s katsayısı https://www.youtube.com/watch?v=hut1bpyuqq8 13

Işık ve Elektromanyetik Spektrum Video Link: https://www.youtube.com/watch?v=m4t7gtmbk3g 14 Slide credit: A. Efros

Işık ve Elektromanyetik Spektrum Bir EM dalganın dalga boyunun, bir nesneyi "görmek" için en az nesnenin boyutu kadar ya da daha az büyüklükte olması gerekmektedir. Video Link: https://www.youtube.com/watch?v=cfxzwh3kade 15

Işık ve Elektromanyetik Spektrum 16

Işık ve Elektromanyetik Spektrum 17

Işık ve Elektromanyetik Spektrum İnsanların bir nesnede algıladığı renkler nesneden yansıyan ışığın doğasıyla belirlenir. Örneğin, yeşil objeler aslında 500-570 nm aralığında ışığı yansıtırken diğer dalga boylarındaki enerjinin çoğunu soğururlar. 18

Işık ve Elektromanyetik Spektrum Monokromatik Işık: renkten yoksun ışık Yeğinlik tek özelliğidir (siyahtan beyaza) Monokromatik görüntüler gri-seviyesi görüntülerdir Kromatik (renkli) ışık bandları: 0.43 den 0.79 μm Kromatik ışık kaynağının kalitesi: Işıma (Radyans): Işık kaynağından çıkan toplam enerji miktarı Işıklılık (lm): Bir gözlemcinin bir ışık kaynağından algıladığı enerji miktarının bir ölçüsüdür Parlaklık: Pratik olarak ölçülmesi mümkün olmayan ışık algısının subjektif bir tanımlayıcısıdır. Akromatik yeğinlik kavramını somutlaştırır ve renk duyarlılığını tanımlamadaki temel faktörlerden biridir. 19

Görüntü Algılama ve Elde Etme Aydınlatma enerjisini sayısal görüntülere dönüştürme 20

Görüntü Algılama ve Elde Etme 21

Algılayıcı Şeritler Kullanarak Görüntü Elde Etme 22

Görüntü Elde Etme İşlemi 23

Bir Görüntü Oluşturma Modeli f(x,y) = i(x,y) r(x,y) f(x,y): (x,y) noktasındaki yeğinlik i(x,y): (x,y) noktasındaki aydınlatma r(x,y): (x,y) noktasındaki yansıma burada 0 < i(x,y) < ve 0 < r(x,y) < 1 24

Aydınlatmanın Tipik Bazı Değerleri Aydınlatma Lümen Işık akışı veya ışık akışı birimi Metrekare başına lümen (lm/m 2 ) Bir yüzeyin aydınlık ölçü metrik birimi Açık bir günde, güneş dünyanın yüzeyi üzerinde 90,000 lm/m 2 yi geçen aydınlatma üretebilir. Bu değer bulutlu bir günde 10,000 lm/m 2 den daha az bir değere düşer. Açık bir akşamda, dolunay yaklaşık 0.1 lm/m 2 aydınlatma verir. Ticari bir ofiste tipik aydınlatma seviyesi yaklaşık 1000 lm/m 2 dir. 25

Yansımanın Tipik Bazı Değerleri Yansıma 0.01 siyah kadife 0.65 paslanmaz çelik 0.80 düz beyaz duvar boyası 0.90 gümüş plakalı metal 0.93 kar 26

Görüntü Örnekleme ve Nicemleme Koordinat değerlerini sayısallaştır ma Genlik değerlerini sayısallaştırma 27

Görüntü Örnekleme ve Nicemleme 28

Sayısal Görüntülerin Gösterimi 29

Sayısal Görüntülerin Gösterimi M N lik nümerik bir dizinin gösterimi: f ( x, y) f (0,0) f (0,1)... f (0, N 1) f (1,0) f (1,1)... f (1, N 1)............ f ( M 1,0) f ( M 1,1)... f ( M 1, N 1) 30

Sayısal Görüntülerin Gösterimi M N lik nümerik bir dizinin gösterimi: A a a... a a a... a............ a a... a 0,0 0,1 0, N 1 1,0 1,1 1, N 1 M 1,0 M 1,1 M 1, N 1 31

Sayısal Görüntülerin Gösterimi Ayrık yeğinlik aralığı [0, L-1], L=2 k Sayısallaştırılmış bir görüntüyü saklamak için gerekli bit sayısı (b): b = M N k 32

Sayısal Görüntülerin Gösterimi 33

Sayısal Görüntülerin Gösterimi 34

Sayısal Görüntülerin Gösterimi Figure: M. J. Black 35

Sayısal Görüntülerin Gösterimi Figure: M. J. Black 36

Uzamsal ve Yeğinlik Çözünürlüğü Uzamsal Çözünürlük Bir görüntüdeki ayırt edilebilir en küçük detayın bir ölçüsüdür birim uzaklık başına düşen satır çiftleri ve birim uzaklık başına noktalar (pikseller) en yaygın ölçüler arasındadır Yeğinlik Çözünürlüğü Yeğinlik seviyesindeki ayırt edilebilir en küçük değişikliktir 8 bit, 12 bit, 16 bit vb. şekilde ifade edilir 37

Uzamsal ve Yeğinlik Çözünürlüğü 38

Uzamsal ve Yeğinlik Çözünürlüğü 39

Uzamsal ve Yeğinlik Çözünürlüğü 40

Uzamsal ve Yeğinlik Çözünürlüğü 41

Görüntü Aradeğerleme Aradeğerleme Bilinmeyen yerlerdeki değerleri tahmin etmek için bilinen verileri kullanma işlemidir. Örneğin, büyültme, küçültme, döndürme ve geometrik düzeltme Aradeğerleme (yeniden örnekleme) Sayısal bir görüntüdeki piksel sayısını azaltan (ya da arttıran) bir görüntüleme yöntemidir. Bazı sayısal kameralar sensörün elde ettiğinden ya da sayısal yakınlaşmanın oluşturduğundan daha büyük görüntüler üretmek için aradeğerleme kullanır. 42

Görüntü Aradeğerleme 43

Görüntü Aradeğerleme: En Yakın Komşu Aradeğerleme f 1 (x 2,y 2 ) = f(round(x 2 ), round(y 2 )) =f(x 1,y 1 ) f(x 1,y 1 ) f 1 (x 3,y 3 ) = f(round(x 3 ), round(y 3 )) =f(x 1,y 1 ) 44

Görüntü Aradeğerleme: Çift Doğrusal Aradeğerleme (x,y) v x, y = ax + by + cxy + d 45

Görüntü Aradeğerleme: Çift Küpsel Aradeğerleme (x,y) noktasına atanan yeğinlik değeri aşağıdaki eşitlik ile elde edilir: 3 3 3 f ( x, y) a x y i 0 j 0 ij i j Buradaki on altı katsayı (x,y) nin en yakın on altı komşusu kullanılarak elde edilir. 46

Örnekler: Aradeğerleme Orijinal görüntü 47

Örnekler: Aradeğerleme En Yakın Komşu Aradeğerleme 48

Örnekler: Aradeğerleme Çift Doğrusal Aradeğerleme 49

Örnekler: Aradeğerleme Çift Küpsel Aradeğerleme 50

Örnekler: Aradeğerleme Orijinal görüntü 51

Örnekler: Aradeğerleme En Yakın Komşu Aradeğerleme 52

Örnekler: Aradeğerleme Çift Doğrusal Aradeğerleme 53

Örnekler: Aradeğerleme Çift Küpsel Aradeğerleme 54

Kaynaklar Sayısal Görüntü İşleme, Palme Yayıncılık, Üçüncü Baskıdan Çeviri (Orj: R.C. Gonzalez and R.E. Woods: "Digital Image Processing", Prentice Hall, 3rd edition, 2008). Lecture Notes, CS589-04 Digital Image Processing, F.(Qingzhong) Liu, http://www.cs.nmt.edu/~ip Ders Notları, BIL717-Image Processing, E.Erdem Ders Notları, EBM537-Görüntü İşleme, F.Karabiber 55