Dijital Görüntü İşleme ve İyileştirme

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

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

Örnek 4.1: Tablo 2 de verilen ham verilerin aritmetik ortalamasını hesaplayınız.

Görüntü İyileştirme Teknikleri. Hafta-6

Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu

Genel olarak test istatistikleri. Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Dağılım (Yayılma) Ölçüleri. olmak üzere 2 grupta incelenebilir.

Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu

Web Madenciliği (Web Mining)

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

Çözümleri İÇERİK YÖNETİM SİSTEMLERİ. İSBAK A.Ş., İstanbul Büyükşehir Belediyesi iştirakidir.

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

ENM 5210 İSTATİSTİK VE YAZILIMLA UYGULAMALARI. Ders 2 Merkezi Eğilim Ölçüleri

TEMEL İSTATİSTİKİ KAVRAMLAR YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM ÇÜTCÜ

Merkezi Yığılma ve Dağılım Ölçüleri

Mühendislikte İstatistik Yöntemler

Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN

Tanımlayıcı İstatistikler. Yrd. Doç. Dr. Emre ATILGAN

Lazer-obje (hedef) etkileşimi-yüzey eğim ve pürüzlülüğü

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

Yrd. Doç. Dr. Sedat ŞEN

Canon XEED SX60. Özellikler

Dijital Görüntü İşleme Teknikleri

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

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

Örnek...4 : İlk iki sınavında 75 ve 82 alan bir öğrencinin bu dersin ortalamasını 5 yapabilmek için son sınavdan kaç alması gerekmektedir?

Merkezi eğilim ölçüleri ile bir frekans dağılımının merkezi belirlenirken; yayılma ölçüleri ile değişkenliği veya yayılma düzeyini tespit eder.

Copyright 2004 Pearson Education, Inc. Slide 1

Ki- Kare Testi ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ İYİ UYUM TESTİ Prof.Dr. Nihal ERGİNEL

TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER

Genel olarak test istatistikleri. Merkezi Eğilim (Yığılma) Ölçüleri Merkezi Dağılım (Yayılma) Ölçüleri. olmak üzere 2 grupta incelenebilir.

Dijital Kameralar (Airborne Digital Cameras)

VERİLERİN SINIFLANDIRILMASI

BKİ farkı Standart Sapması (kg/m 2 ) A B BKİ farkı Ortalaması (kg/m 2 )

YÖNEYLEM ARAŞTIRMASI - III

Kazanımlar. Z puanları yerine T istatistiğini ne. zaman kullanacağını bilmek. t istatistiği ile hipotez test etmek

Ders 8: Verilerin Düzenlenmesi ve Analizi

KULLANIM KILAVUZU SKM 2

DAĞILMA YADA DEĞİ KENLİK ÖLÇÜLERİ (MEASURE OF DISPERSION) Prof.Dr.A.KARACABEY Doç.Dr.F.GÖKGÖZ

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

Bir Normal Dağılım Ortalaması İçin Testler

Değişken Türleri, Tanımlayıcı İstatistikler ve Normal Dağılım. Dr. Deniz Özel Erkan

BÖLÜM 5 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ

TERMODİNAMİĞİN TEMEL EŞİTLİKLERİ

BÖLÜM 6 MERKEZDEN DAĞILMA ÖLÇÜLERİ

Yrd. Doç. Dr. Fatih TOSUNOĞLU Erzurum Teknik Üniversitesi Mühendislik Fakültesi İnşaat Mühendisliği Bölümü

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

Uzaktan Algılama Teknolojileri

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

Radyolojik Görüntüleme Sistemlerinde Görüntü Kalitesinin Sayısal Olarak Değerlendirilmesi. Yard. Doç. Dr. Özlem Birgül 23 Kasım 2013, Antalya

7. SINIF ÖĞRETİM PROGRAMI

MADDE VE TEST ANALİZİ. instagram: sevimasiroglu

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

MOD419 Görüntü İşleme

SİLİNDİRİK ELEKTROT SİSTEMLERİ

MAT101 MATEMATİK I BÖLÜM 3 FONKSİYONLAR

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

Ölçme ve Değerlendirme

İstatistik ve Olasılığa Giriş. İstatistik ve Olasılığa Giriş. Ders 3 Verileri Sayısal Ölçütlerle İfade Etme. Verileri Sayısal Ölçütlerle İfade Etme

BİYOİSTATİSTİK Merkezi Eğilim ve Değişim Ölçüleri Yrd. Doç. Dr. Aslı SUNER KARAKÜLAH

SIMÜLASYON DERS SORUMLUSU: DOÇ. DR. SAADETTIN ERHAN KESEN. Ders No:5 Rassal Değişken Üretimi

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

Yapı Malzemeleri BÖLÜM 5. Agregalar II

TA-COMPACT-DP. Kombine Δp kontrol cihazı, balanslama ve kontrol vanaları Küçük basınçtan bağımsız devreler için

BÖLÜM 12 STUDENT T DAĞILIMI

ÖLÇME VE DEĞERLENDİRME. Antrenörlük Eğitimi 4. Sınıf. Ölçme ve Değerlendirme - Yrd. Doç. Dr. Yetkin Utku KAMUK

Prof.Dr.İhsan HALİFEOĞLU

Eyüp Ersan SÜLÜN Photoshop CS4 Kullanım Kursu ADOBE PHOTOSHOP KATMAN HARMANLAMA (KARIŞTIRMA) MODLARI

NİCELİKSEL KONTROL GRAFİKLERİ

KONU2 MERKEZİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ EĞİLİM ÖLÇÜLERİ ANALİTİK ORTALAMALAR ANALİTİK OLMAYAN MERKEZİ. Aritmetik ortalama **Medyan(median)

Makine Elemanları I. Toleranslar. Prof. Dr. İrfan KAYMAZ. Erzurum Teknik Üniversitesi. Mühendislik Fakültesi Makine Mühendisliği Bölümü

SÜREKLİ OLASILIK DAĞILIŞLARI

RADYASYON ÖLÇÜM YÖNTEMLERİ DERS. Prof. Dr. Haluk YÜCEL RADYASYON DEDEKSİYON VERİMİ, ÖLÜ ZAMAN, PULS YIĞILMASI ÖZELLİKLERİ

Fizik 203. Ders 6 Kütle Çekimi-Isı, Sıcaklık ve Termodinamiğe Giriş Ali Övgün

Portföy Yönetimi. Yatırım Kumar Adil Oyun

SPPS. Verileri Düzenleme ve Değiştirme 3 - Data Menüsü. Y. Doç. Dr. İbrahim Turan Nisan 2011

Yatırım Kumar Adil Oyun

Yatırım Kumar Adil Oyun

Dijital (Sayısal) Fotogrametri

Görüntü Segmentasyonu (Bölütleme)

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

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

ANADOLU ÜNİVERSİTESİ. ENM 317 MÜHENDİSLİK İSTATİSTİĞİ İYİ UYUM TESTİ Prof.Dr. Nihal ERGİNEL

2018 / 2019 EĞİTİM - ÖĞRETİM YILI DESTEKLEME VE YETİŞTİRME KURSLARI 7. SINIF MATEMATİK DERSİ YILLIK PLAN ÖRNEĞİ. Konu Adı Kazanımlar Test No Test Adı

GAZİ ÜNİVERSİTESİ ÖĞRENCİ İŞLERİ BİLGİ SİSTEMİ NOT GİRİŞİ KULLANIM KILAVUZU

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

4.3. Türev ile İlgili Teoremler

Termik higrometre. Kullanma kılavuzu - Türkçe. Versiyon 1.0

Bölüm 4 Yoğunluk Dönüşümleri ve Histogram İşleme

T.C. KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ. Bağıl Değerlendirme Sistemi

Test İstatistikleri AHMET SALİH ŞİMŞEK

1309 Serisi 1354 Serisi

Süpermarket LED Aydınlatma Çözümleri

testo AG Endüstriyel Amaçlı Ölçü ve Kontol Cihazları testo 410 Hava Hızı,Nem,Sıcaklık Ölçüm Cihazı TANITMA VE KULLANIM KILAVUZU

YAPI ZEMİN ETKİLEŞİMİ. Yrd. Doç. Dr Mehmet Alpaslan KÖROĞLU

8.Hafta. Değişkenlik Ölçüleri. Öğr.Gör.Muhsin ÇELİK. Uygun değişkenlik ölçüsünü hesaplayıp yorumlayabilecek,

Gerçek Laser Projeksiyon Cihazı LS830 Öne Çıkan Özellikler

MAK 210 SAYISAL ANALİZ

Veriye Dayalı Karar Verme (Bölüm 2) Can Akkan

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

Transkript:

Dijital Görüntü İşleme ve İyileştirme Ortalama ve Standart Sapma: Görüntüdeki ri değerlerin, ortalaması ve standart sapması olarak ifade edilir. Ortalama tüm örüntüye ait parlaklığı ifade ederken, standart sapma ise kontrastlığın bir ölçüsüdür. a R. C R. C R C x0 R C x0 y0 y0 ( x, y); ortalama, ( ( x, y) a ) ; s tan dartsapma Entropi: Görüntüdeki ri değişiminin bir ölçüsüdür. Bir örüntüye uyulandığında örüntüdeki belirlisizliği yani ri düzeyin ne olduğu hakkında bili verir. Örneğin binary bir örüntü iki farklı ri düzeye sahiptir ve entropisi dir. 56 ri düzeyli bir örüntünün entropisi ise 8 dir. p i : historam H max i0 p i lo p i 08.0.04 Fotorametri II- Doç. Dr. Fevzi Karslı Sayfa

Historam Bir örüntüde ortalama değer, standart sapma örüntüdeki ri değerlerin dağılımına ilişkin basit ölçütlerdir. Aynı şekilde örüntü historamı da örüntüde piksellerin ri değerlerine ilişkin bağıl sıklık ölçütünü oluşturur. Şekildeki historamda yatay eksen ri değer aralığını, düşey eksen de her bir aralıktaki piksel sayısını östermektedir. Böylelikle örüntünün kontrastına ilişkin bili elde etmek mümkün olmaktadır. Historamdan yararlanılarak örüntüdeki kontrastın zeninleştirilmesi mümkündür. Bunun için çeşitli yöntemler söz konusudur. 08.0.04 Fotorametri II- Doç. Dr. Fevzi Karslı Sayfa

Kontrast Germe (Contrast strech) Historamı aşağıda verilen örüntüde historamdan da örüleceği ibi ri değer aralığı 89 ile arasındadır. Bu örüntüde kontrast erme operasyonu için aşağıdaki işlemler yapılır: t t ( x, y) ( ( x, y) t) min max max min min min 08.0.04 Fotorametri II- Doç. Dr. Fevzi Karslı Sayfa 3 t Kontrast erme eşitlikleri

Kontrast Germe (Contrast strech) Görüntüde minimum ve maksimum piksel değerleri bulunur: Burada min =89, max = dir. Görüntüdeki pikselin ri değeri irdi, kontrast erme işleminden sonra oluşan ri değer çıktı olmak üzere erilmek istenilen ri değer aralığı çıktı min, çıktı max olmak üzere ; T= cıktımin - min T=( cıktımax - cıktımin )/( max - min ) cıktı =( irdi +t) t hesaplanır. Yukarıda historamı verilen örüntüyü 0-55 aralığına ermek istersek: min =89, max =, cıktımin =0, cıktımax =55 olacaktır. T=0-89=-89 T=(55-0)/(-89)=.09 olacaktır. 08.0.04 Fotorametri II- Doç. Dr. Fevzi Karslı Sayfa 4

Kontrast Germe (Contrast strech) Bir örüntünün kontrast erme işleminden önceki ve sonraki durumu historamları ile verilmiştir Önce Sonra 08.0.04 Fotorametri II- Doç. Dr. Fevzi Karslı Sayfa 5

Historam Eşitleme Historam eşitleme de kontrast zeninleştirme yöntemlerinden biridir. Historam eşitlemesi ile örüntüde parlaklığının en çok toplandığı alana en büyük kontrast zeninleştirmesi uyulanmaktadır. Deneyimli bir örüntü analizcisi, enellikle örüntü historamını inceleyerek ve yeterli sonuçlar elde edinceye kadar deneyerek, uyun kontrast zeninleştirme aloritmasını belirleyebilir. Historam eşitleme işlemini açıklamak için aşağıda historamı verilen 0-9 ri değer aralıklı 60x60 lık bir örüntüyü ele alalım: 08.0.04 Fotorametri II- Doç. Dr. Fevzi Karslı Sayfa 6

Historam Eşitleme- İşlem sırası. örüntüye ait historamda her bir sütunda tekrarlanan piksel sayısının örüntüdeki yüzdesi hesaplanır. GRİ DEĞER TEKRAR SAYISI GÖRÜNTÜDEKİ YÜZDESİ AÇIKLAMA S O 0 50 0.039 (50/3600) S 50 0.0694 (50/3600) S 800 0. (800/3600) S 3 3 0 0.0306 (0/3600) S 4 4 800 0. (800/3600) S 5 5 50 0.047 (50/3600) S 6 6 900 0.500 (900/3600) S 7 7 50 0.039 (50/3600) S 8 8 90 0.058 (90/3600) S 9 9 300 0.0833 (300/3600) TOPLAM=.0 08.0.04 Fotorametri II- Doç. Dr. Fevzi Karslı Sayfa 7

Historam Eşitleme. Adımda birikimli yüzde oranları hesaplanır. GÖRÜNTÜDEKİ TOPLAM PİKSEL SAYISI=60X60=3600 GRİ DEĞER TEKRAR SAYISI YÜZDESİ AÇIKLAMA BİRİKİMLİ YÜZDE ORANLARI AÇIKLAMA 0 50 0.039 (50/3600) 0.0 0.0 50 0.0694 (50/3600) 0.08 0.0+0.07 800 0. (800/3600) 0.3 0.0+0.07+0. 3 0 0.0306 (0/3600) 0.34 0.0+0.07+0.+0.03 4 800 0. (800/3600) 0.56 0.0+0.07+0.+0.03+0. 5 50 0.047 (50/3600) 0.60 6 900 0.500 (900/3600) 0.85 7 50 0.039 (50/3600) 0.86 8 90 0.058 (90/3600) 0.9 9 300 0.0833 (300/3600).00 0.0+0.07+0.+0.03+0.+ 0.04 0.0+0.07+0.+0.03+0.+ 0.04+0.5 0.0+0.07+0.+0.03+0.+ 0.04+0.5+0.0 0.0+0.07+0.+0.03+0.+ 0.04+0.5+0.0 0.0+0.07+0.+0.03+0.+ 0.04+0.5+0.0+0.08 TOPLAM=.0 08.0.04 Fotorametri II- Doç. Dr. Fevzi Karslı Sayfa 8

Historam 3. Adımda ri değer aralıklarına ait oranlar hesaplanır. Örnekteki örüntüde ri değer aralığı 0 dur. Buna ilişkin oranlar ise: T 0 0/9= 0.00 4. Adımda ise birikimli yüzde oranları ile ri değer aralıklarına ait oranlar karşılaştırılır. T /9= 0. T /9= 0. T 3 3/9= 0.33 T 4 4/9= 0.44 T 5 5/9= 0.56 T 6 6/9= 0.67 T 7 7/9= 0.78 T 8 8/9= 0.89 T 9 9/9=.00 08.0.04 Fotorametri II- Doç. Dr. Fevzi Karslı Sayfa 9

Historam Bunun için SO,S,S,S3,S4,S5,S6,S7,S8,S9 in teker teker TO,T,T,T3,T4,T5,T6,T7,T8,T9 den hanisine eşit ve/veya yakın olduğu araştırılır. Bu bir önceki slaytta yukarıda oklarla österilmiştir. Buna öre SO; TO a, S; T e, S; T3 e, S3; T3 e, S4; T5 e, S5; T5 e, S6; T8 e, S7; T8 e,s8; T8 e, S9; T9 a, değerce yakındır veya eşittir buna öre yeni oluşan sınıflar ve bu sınıflarda toplanan piksel sayısı aşağıdaki ibidir: 0 50 S O 50 S 800... 3 0 S +S 3 4 800... 5 50 S 4 + S5 6 900... 7 50... 8 90 S 6 +S 7 +S 8 9 300 S 9 08.0.04 Fotorametri II- Doç. Dr. Fevzi Karslı Sayfa 0

Historam eşitleme önce ve sonrası Orijinal Görüntü Historam Eşitleme 08.0.04 Fotorametri II- Doç. Dr. Fevzi Karslı Sayfa