Bilgisayarla Görüye Giriş

Benzer belgeler
Bilgisayarla Görüye Giriş

İLERİ GÖRÜNTÜ İŞLEME Ders-1

Bilgisayarla Görüye Giriş

Bilgisayarla Görüye Giriş

Bilgisayarla Görüye Giriş

Bilgisayarla Görüye Giriş

Görüntü İşleme Dersi Ders-8 Notları

İMGE İŞLEME Ders-2. İmge Dosya Tipleri ve Temel İşlemler. Dersin web sayfası:

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

AKÜ TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ MEKATRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

Uzaktan Algılama Teknolojileri

Hafta 5 Uzamsal Filtreleme

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

Bölüm 6 Görüntü Onarma ve Geriçatma

Bilgisayarla Görüye Giriş

Görüntü Restorasyonu. BMÜ-357 Sayısal Görüntü İşeme Yrd. Doç. Dr. İlhan AYDIN

GÖRÜNTÜ İŞLEME - (6.Hafta) GÖRÜNTÜ NETLEŞTİRME ALGORİTMALARI

Frekans domain inde İşlemler. BMÜ-357 Sayısal Görüntü İşleme Yrd. Doç. Dr. İlhan AYDIN

EEM HABERLEŞME TEORİSİ NİĞDE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

MOD419 Görüntü İşleme

Hafta 7 Görüntü Onarma ve Geriçatma (Kısım 1)

Yönbağımsız ve Yönbağımlı Gauss Süzgeçleme Isotropic and Anisotropic Gaussian Filtering

Uzaktan Algılama Teknolojileri

EEM HABERLEŞME TEORİSİ NİĞDE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

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

GÖRÜNTÜ İŞLEME - (7.Hafta) KENAR BELİRLEME ALGORİTMALARI

Görüntü İyileştirme Teknikleri. Hafta-8

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

GÖRÜNTÜ ONARMADA OLUŞAN ÇERÇEVE HATALARININ İYİLEŞTİRİLMESİ

ANALOG İLETİŞİM SİSTEMLERİNDE İLETİM KAYIPLARI

ÖZGEÇMİŞ ve YAYINLAR LİSTESİ

Ayrık zamanlı sinyaller için de ayrık zamanlı Fourier dönüşümleri kullanılmatadır.

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

TIBBİ ENSTRUMANTASYON TASARIM VE UYGULAMALARI SAYISAL FİLTRELER

Hafta 3 Görüntü İşleme ile İlgili Temel Kavramlar

GÖRÜNTÜ İŞLEME - (5.Hafta)

Görüntü İyileştirme Teknikleri. Hafta-6

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

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

MATLAB DA SAYISAL ANALİZ DOÇ. DR. ERSAN KABALCI

Bilgisayarla Görüye Giriş

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

Ayrık-Zaman Sistemler

Direnç(330Ω), bobin(1mh), sığa(100nf), fonksiyon generatör, multimetre, breadboard, osiloskop. Teorik Bilgi

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

Hafta 1 Sayısal Görüntü İşlemeye Giriş ve Temel Adımlar

İSTANBUL TEKNİK ÜNİVERSİTESİ ELEKTRİK ELEKTRONİK FAKÜLTESİ UZAKTAN ALGILAMADA OPTİK UYDU GÖRÜNTÜLERİNİN BİRLEŞTİRİLMESİ BİTİRME ÖDEVİ BURAK KURT

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

Math 103 Lineer Cebir Dersi Final Sınavı

ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ İLETİŞİM LABORATUARI SAYISAL FİLTRELER

RF MİKROELEKTRONİK GÜRÜLTÜ

İŞARET ve SİSTEMLER (SIGNALS and SYSTEMS) Dr. Akif AKGÜL oda no: 303 (T4 / EEM)

İmage segmentasyon (Görüntü Bölütleme)

Bölüm 7 Renkli Görüntü İşleme

NİĞDE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

ELK273 Elektrik ve Elektronik Mühendisliğinin Temelleri Ders 8- AC Devreler. Yard.Doç.Dr. Ahmet Özkurt.

ISSN : mbaykara@firat.edu.tr Elazig-Turkey

Motivasyon Matrislerde Satır İşlemleri Eşelon Matris ve Uygulaması Satırca İndirgenmiş Eşelon Matris ve Uygulaması Matris Tersi ve Uygulaması Gauss

ERCİYES ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ SİVİL HAVACILIK ANABİLİM DALI YENİ DERS ÖNERİSİ/ DERS GÜNCELLEME

Görüntü Sınıflandırma

EEM HABERLEŞME TEORİSİ NİĞDE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ FEN VE MÜHENDİSLİK DERGİSİ Cilt: 10 Sayı: 2 sh Mayıs 2008

Sakarya Üniversitesi Bilgisayar ve Bilişim Bilimleri Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

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

SİNYALLER VE SİSTEMLERİN MATLAB YARDIMIYLA BENZETİMİ

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

Çok Noktadan Otomatik Odaklama Kontrollü Sayısal Mikroskop. Multipoint Auto Focus Controlled Digital Microscope

Sayısal Filtre Tasarımı

EEM HABERLEŞME TEORİSİ NİĞDE ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

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

GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 4 DÖNÜŞÜMLER UZAYSAL FİLTRELEME

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

BULANIK SİNİR AĞLARI YARDIMIYLA BİYOMEDİKAL İMGELERİN GÜRÜLTÜ BİLEŞENLERİNDEN ARINDIRILMASI

8.04 Kuantum Fiziği Ders IV. Kırınım olayı olarak Heisenberg belirsizlik ilkesi. ise, parçacığın dalga fonksiyonu,

Uzaktan Algılama Teknolojileri

Dijital (Sayısal) Fotogrametri

ÖRNEKLER-VEKTÖR UZAYLARI 1. Çözüm: w=k 1 u+k 2 v olmalıdır.

BULANIK DENETLEÇ UYUMLAMASI KULLANILAN KALMAN FİLTRESİ İLE GÖRÜNTÜ STABİLİZASYONU

Matris Cebiriyle Çoklu Regresyon Modeli

BÖLÜM 1 Veri Tanımı ve Sınıflandırılması BÖLÜM 2 Özel Fonksiyonlar BÖLÜM 3 Fourier Dizileri BÖLÜM 4 Fourier Dönüşümü

ZAMAN VE FREKANS DOMENLERİNDE ÖRNEKLEME

Görüntü İyileştirme Teknikleri. Hafta-6

Ayrık Fourier Dönüşümü

MIT OpenCourseWare Ekonomide İstatistiksel Yöntemlere Giriş Bahar 2009

KOCAELİ ÜNİVERSİTESİ ELEKTRONİK VE HABERLEŞME MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ 2018/2019 GYY BİTİRME ÇALIŞMASI ÖNERİ FORMU. (Doç.Dr. M.

SAYISAL İŞARET İŞLEME. M. Kemal GÜLLÜ

DENEY 1: Matlab de Temel Haberleşme Sistemleri Uygulamaları

ELK 318 İLETİŞİM KURAMI-II

SAYISAL GÜVENLİK KAMERA SİSTEMLERİNDEN ELDE EDİLEN GÖRÜNTÜLER ÜZERİNDE GÖRÜNTÜ ONARMA TEKNİKLERİNİN UYGULANMASI

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

Bölüm 3 Görüntü İşleme ile İlgili Temel Kavramlar

Matematik I: Analiz und Lineer Cebir I Sömestr Ders Saati D 2 U 2 L 1 AKTS 6 Lisans/ Yüksek Lisans Lisans Dersin Kodu MAT 106 Sömestr 2

Analog Alçak Geçiren Filtre Karakteristikleri

Ders Adı Kodu Yarıyılı T+U Saati Ulusal Kredisi AKTS. Sayısal Haberleşme Sistemleri EEE

Uzaktan Algılama Teknolojileri

KABLOSUZ İLETİŞİM

Bölüm 4 Yoğunluk Dönüşümleri ve Histogram İşleme

KABLOSUZ İLETİŞİM

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

Dijital (Sayısal) Fotogrametri

Transkript:

Bilgisayarla Görüye Giriş Ders 5 Görüntü Süzgeçleme ve Gürültü Giderimi Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr

Motivasyon: Gürültü Giderimi Bir kamera ve sabit bir sahne için gürültüyü nasıl azaltabiliriz? Çok sayıda görüntü alıp ortalama almak?

Hareketli Ortalama Her pikseli komşuluğundaki piksellerin ağırlıklandırılmış ortalaması ile değiştirmek Ağırlık matrisine süzgeç çekirdeği (filter kernel) adı verilir. Örnek süzgeç çekirdeği:

Evrişim (convolution) I görüntü, g süzgeç çekirdeği olmak üzere, bu çekirdeğin görüntüye uygulanma işlemini denklemi şu şekildedir: ( I g)[ m, n] I[ m k, n l] g[ k, l] k, l I

Evrişim (convolution) g Çıktının boyutu? MATLAB için: conv2(i, g, shape) shape = full : Çıktı boyutu I ve g boyutlarının toplamı shape = same : Çıktı boyutu I ile aynıdır shape = valid : Çıktı boyutu I ve g boyutlarının farkı full same valid g g g g g I I I g g g g g g

Evrişim (convolution) Görüntü kenarlarında? Sıfır dolgulama Sarmal yapı (tüm görüntü) Kopyalama Yansıma

Doğrusal Süzgeç Testleri? Orijinal

Doğrusal Süzgeç Testleri Orijinal Süzgeçlenmiş (Değişim yok) Source: D. Lowe

Doğrusal Süzgeç Testleri? Orijinal

Doğrusal Süzgeç Testleri Orijinal Süzgeçlenmiş (Bir piksel sola kaymış)

Doğrusal Süzgeç Testleri? Orijinal

Doğrusal Süzgeç Testleri Orijinal Süzgeçlenmiş (Bulanık)

Doğrusal Süzgeç Testleri 2 -? Orijinal

Doğrusal Süzgeç Testleri 2 - Orijinal Süzgeçlenmiş (Keskinleştirilmiş)

Doğrusal Süzgeç Testleri Orijinal Süzgeçlenmiş (Keskinleştirilmiş)

Renk Bileşenleri Üzerinden Süzgeçleme R G Orijinal B

Renk Bileşenleri Üzerinden Süzgeçleme R G Orijinal Süzgeçlenmiş B

Renk Bileşenleri Üzerinden Süzgeçleme R G Orijinal Süzgeçlenmiş B

Renk Bileşenleri Üzerinden Süzgeçleme R G Orijinal Süzgeçlenmiş B

Lab Renk Uzayı Üzerinden Süzgeçleme L (luminance) a (red-green) Orijinal b (blue-yellow)

Lab Renk Uzayı Üzerinden Süzgeçleme L a Orijinal Süzgeçlenmiş b

Lab Renk Uzayı Üzerinden Süzgeçleme L a Orijinal Süzgeçlenmiş b

Lab Renk Uzayı Üzerinden Süzgeçleme L a Orijinal Süzgeçlenmiş b

Kare süzgeç ile yumuşatma

Kare süzgeç ile yumuşatma Odaklanmamış lens ile aynı etki değildir! Odaklanmamış lens sonucunda, tek ışık noktası bulanık bir daire gibi görünür, ama bu işlemde kare elde edilir. Kare süzgeç yerine daha iyi bir fikir: Kenar etkilerini giderecek Piksellerin ağırlığını merkeze yakınlıklarına göre belirleyecek

Gauss Çekirdeği / Süzgeci.3.3.22.3.3.3.59.97.59.3.22.97.59.97.22.3.59.97.59.3.3.3.22.3.3 5 x 5, = Yüksek frekans bileşenlerini bastırır (alçak geçiren süzgeç)

Çekirdek Genişliği Seçimi?

Çekirdek Genişliği Seçimi? Genel bir kural olmamakla beraber, yarı-genişliğin 3σ değerinde alınması önerilir.

Gauss Çekirdeği ile Yumuşatma

Gauss Çekirdeği vs. Ortalama Çekirdek

Gauss Çekirdeği ile Yumuşatma Orijinal 2 2.8 4

Gauss Çekirdeği ile Yumuşatma

Gauss Çekirdeği ile Yumuşatma

Ortanca Süzgeç (Median Filter) Kayan pencere mantığı ile çalışır ve piksele, çekirdek altında kalan piksellerin ortanca değerini atar Doğrusal mı?

Ortanca Süzgeç (Median Filter) 5 piksel boyutlu bir ortanca süzgeç için: Girdi: Çıktı: Ani gürültüler kaldırıldı 5-pixel neighborhood Girdi: Çıktı: Monotonik kenarlar değiştirilmedi

Ortanca Süzgeç (Median Filter) Özellikle tuz biber tipi gürültüler için kullanım bulmaktadır

Tuz Biber Gürültüsü Gauss Dağılımlı Gürültü 3x3 5x5 7x7

Fourier Dönüşümü Ayrık (discrete) uzayda, M N boyutlu f görüntüsü için: F u, v f m, n m n Ters Fourier Dönüşümü: M N e mu nv i2 M N f MN k, l Fu, v M N u v e ku lv i2 M N

Fourier Dönüşümü Fourier Dönüşümü Genliği

Fourier Dönüşümü Fourier Dönüşümü Genliği

Evrişim (convolution) ve Fourier Dönüşümü f(x,y) F(s x,s y ) * h(x,y) H(s x,s y ) g(x,y) G(s x,s y )

Alçak Geçiren Süzgeç ve Fourier Dönüşümü Orijinal Görüntü Süzgeçlenmiş Görüntü Fourier Dönüşümü Genliği Alçak Geçiren Süzgeç Süzgeçlenmiş Görüntünün Fourier Dönüşümü Genliği

Yüksek Geçiren Süzgeç ve Fourier Dönüşümü Orijinal Görüntü Süzgeçlenmiş Görüntü Fourier Dönüşümü Genliği Yüksek Geçiren Süzgeç Süzgeçlenmiş Görüntünün Fourier Dönüşümü Genliği

Yüksek Frekans Güçlendirme Orijinal Görüntü Süzgeçlenmiş Görüntü Fourier Dönüşümü Genliği Yüksek Frekans Güçlendiren Süzgeç Süzgeçlenmiş Görüntünün Fourier Dönüşümü Genliği

Bilginin çoğu düşük frekanslardadır

Korelasyon Görüntüde taslağı nasıl buluruz? En küçükle: m n j n i m t m n f j i E 2,,, m n j n i m t m n f j n i m t m n f 2 2 2,, 2,, En büyükle: m n tf n m f j n i m t j i R,,, Çapraz Korelasyon

Normalize Edilmiş Çapraz-Korelasyon Enerji farklılıklarını dikkate alır N tf i, j m n t 2 m n t m i, n j f m, n 2 2 m i, n i f m, n m n 2