1 / 22

İLERİ GÖRÜNTÜ İŞLEME

İLERİ GÖRÜNTÜ İŞLEME. (Prof. Dr. Sarp ERTÜRK). İLERİ GÖRÜNTÜ İŞLEME Ders-1. Temel Kavramlar. (Prof. Dr. Sarp ERTÜRK). Hazırlayan: M. Kemal GÜLLÜ. Uygulama Alanları. Gama ışını görüntüleme:. X ışını görüntüleme:. Uygulama Alanları. Mor ötesi bandı görüntüleme:.

barbie
Download Presentation

İLERİ GÖRÜNTÜ İŞLEME

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. İLERİ GÖRÜNTÜ İŞLEME (Prof. Dr. Sarp ERTÜRK)

  2. İLERİ GÖRÜNTÜ İŞLEMEDers-1 Temel Kavramlar (Prof. Dr. Sarp ERTÜRK) Hazırlayan: M. Kemal GÜLLÜ

  3. Uygulama Alanları Gama ışını görüntüleme: X ışını görüntüleme:

  4. Uygulama Alanları Mor ötesi bandı görüntüleme: Görünür ve kızılötesi görüntüleme:

  5. Uygulama Alanları Çok bantlı görüntüleme: Kalite kontrol:

  6. Uygulama Alanları Örüntü tanıma: Radar görüntüleme:

  7. Elektromanyetik Spektrum Görünür Bölge 700 nm 400 nm

  8. İmge İşleme veİlgili Alanlar • Image Processing: image to image • Computer Vision: Image to model • Computer Graphics: model to image • Pattern Recognition: image to class • image data mining/ video mining • Artificial Intelligence: machine smarts • Photogrammetry: camera geometry, 3D reconstruction • Medical Imaging: CAT, MRI, 3D reconstruction (2nd meaning) • Video Coding: encoding/decoding, compression, transmission • Physics: basics • Mathematics: basics • Computer Science: programming skills All three are interrelated! AI Applications Fundamentals

  9. İmge Kavramı • Sözlük anlamı: Işık etkisi veya optik mercek ile meydana gelen suret, hayal (3B→2B)

  10. Görsel Algı Elemanları • Işıklılık uyumu ve ayrımsama: Mach bandı İnsan görme sistemi tarafından alınan ışık (öznel ışık), göze gelen ışık yoğunluğunun logaritmik bir fonksiyonudur. Eş zamanlı karşıtlık

  11. Görsel Algı Elemanları

  12. İmge Gösterim Modeli • Temel olarak bir imge iki boyutlu bir fonksiyon ile ifade edilir: • Fiziksel işlemlerle oluşan bir imgede elde edilen ışık değeri, fiziksel kaynaktan saçılan enerji ile orantılıdır. • Bu nedenle; • Sonuç: Mutlaka bir enerji vardır. Bu nedenle kesinlikle sıfır olamaz.

  13. İmge Gösterim Modeli • fonksiyonu iki bileşen ile tanımlanabilir: • Sahneyi aydınlatan ışık kaynağının aydınlatması (illumination). • Aydınlatma ışığının sahnedeki nesnelerden yansıması (reflectance). • Gri tonlu imgelerde ışıklılık değeri:

  14. İmge Örnekleme ve Nicemleme • Koordinat değerlerini sayısallaştırma → örnekleme. • Genlik değerlerini sayısallaştırma → nicemleme.

  15. Örnekleme Örnekleme →

  16. Genelde seviye sayısı P=28=256 ve log2(P)=log2(28)=8 bit nicemleme.

  17. Sayısal İmge Gösterimi • imgesi örneklendiğinde M satır ve N sütunluk bir sayısal imge oluşur. Resim elemanı (piksel)

  18. Sayısal İmge Gösterimi • Bazen sayısal imge gösterimi: • Sayısallaştırmda genellikle uzamsal boyutlar önemli değildir. • Donanımsan açıdan asıl önemli olan, gri ton seviyesinin 2’nin kuvveti olmasıdır.

  19. Sayısal İmge Gösterimi • Sayısal imgeyi saklamak için gerekli olan bit sayısı:

  20. Sayısal İmge • Uzamsal çözünürlük: 64x64 128x128 256x256 512x512 1024x1024

  21. Sayısal İmge • Bit derinliği: L=8 L=7 L=6 L=5 L=4 L=3 L=2 L=1

More Related