say sal g r nt leme de zel konular n.
Download
Skip this Video
Loading SlideShow in 5 Seconds..
Sayısal Görüntü İşleme’de Özel Konular PowerPoint Presentation
Download Presentation
Sayısal Görüntü İşleme’de Özel Konular

Loading in 2 Seconds...

play fullscreen
1 / 38

Sayısal Görüntü İşleme’de Özel Konular - PowerPoint PPT Presentation


  • 220 Views
  • Uploaded on

Sayısal Görüntü İşleme’de Özel Konular. Konu: Feature Extraction Tarık TÜRK. Sunuş Planı. Feature Extraction Nedir? Hangi Uygulamalarda Kullanılır? Kenar Yakalama (Edge Detection) Nedir? Kenar Piksellerini Yakalama (Detecting Edge Pixels) Kenar Piksellerini Bağlama (Linking Edge Pixels)

loader
I am the owner, or an agent authorized to act on behalf of the owner, of the copyrighted work described.
capcha
Download Presentation

Sayısal Görüntü İşleme’de Özel Konular


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.While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server.


- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - E N D - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
Presentation Transcript
say sal g r nt leme de zel konular

Sayısal Görüntü İşleme’de Özel Konular

Konu: Feature Extraction

Tarık TÜRK

sunu plan
Sunuş Planı
  • Feature Extraction Nedir?
    • Hangi Uygulamalarda Kullanılır?
  • Kenar Yakalama (Edge Detection) Nedir?
    • Kenar Piksellerini Yakalama (Detecting Edge Pixels)
    • Kenar Piksellerini Bağlama (Linking Edge Pixels)
    • Laplacian of Gaussian (LoG) Kenar Operatörü
  • Çeşitli Örnek Uygulamalar
  • Feature Extraction Algoritması Örneği
  • Sonuçlar
  • Tartışma
  • Kaynaklar
feature extraction
Feature Extraction
  • Kullanıldığı Alanlar:
    • Özelleştirilmiş belirli alanlarda kullanılır.
      • Güvenlik için oluşturulan insan yüzü ve parmak izi tanımlamalarında
      • Medical amaçlı gerçekleştirilen çalışmalarda
    • Daha genel bir kavramla,
      • Renk
      • Doku
      • Şekil
      • Segmentation gibi alanlarda da kullanılmaktadır.
feature extraction1
Feature Extraction
  • Feature Extraction her görüntü üzerine bağımsız olarak uygulanan monocular bir işlemdir.
  • Bir görüntüdeki farklı noktaların extract edilmesinin temeli yüksek varyansa sahip noktaların tanımlanmasına dayanır.
kenar yakalama edge detection
Kenar Yakalama (Edge Detection)
  • Nesneleri tanımak için insan görme sisteminde nesnelerin fiziksel sınırları oldukça önemli bir role sahiptir.
  • Nesnelerin sınırları, bir görüntünün küçük bir kısmındaki gri düzeylerinde oldukça hızlı değişiklik göstermektedir.
  • Bu gri düzey fonksiyonunun süreksizliği genellikle kenar olarak ifade edilir.
kenar yakalama edge detection1
Kenar Yakalama (Edge Detection)
  • Nesnelerin sınırlarını belirlerken piksellerin yerel yoğunluk değişimlerinden sınırları ayırt etmek oldukça zor bir işlemdir.
  • Bu işlem şu adımlarla gerçekleştirilir.
    • Kenar Piksellerini Yakalama (Detecting Edge Pixels)
    • Kenar Piksellerini Bağlama (Linking Edge Pixels)
    • Kenarları Gruplama (Grouping Edges)
kenar piksellerini yakalama detecting edge pixels
Kenar Piksellerini Yakalama (Detecting Edge Pixels)
  • Bu işlem gri düzeylerdeki yerel süreksizliği belirleme işlemidir.
  • Bu işlemi şu soruların cevaplarıyla açıklayabiliriz.
    • İki komşu piksel arasındaki gri düzeylerinde ne büyüklükte fark olmalıdır (Threshold)
    • İki komşu piksel arasındaki gri düzeylerinde ne büyüklükte komşuluk olması gerekir (Spatial Extend)
kenar piksellerini ba lama linking edge pixels
Kenar Piksellerini Bağlama (Linking Edge Pixels)
  • Kenar piksellerinin tanımlanması işlemidir.
  • Aynı zamanda bu işlem bir kenarın kesinleştirilmesi için yapılan etiketleme olarak da ifade edilebilir.
kenarlar gruplama grouping edges
Kenarları Gruplama (Grouping Edges)
  • Bu işlem;
    • Düz çizgi parçalarını,
    • Çoklu çizgileri,
    • Konikleri,
    • Paralel çizgileri tanımlama işlemidir.
  • Gruplanmış kenarlar, bu işlemin anlamlı olarak ifade edilmesi için temel unsurdur.
laplacian of gaussian log kenar operat r
Laplacian of Gaussian (LoG) Kenar Operatörü
  • LoG operatörü yumuşatma operatörleriyle birleştirilebilir.
  • Gürültü etkilerinin indirgenmesi için gereklidir.
kenar yakalama edge detection2
Kenar Yakalama (Edge Detection)
  • Kenar yakalama işleminde, bir kenarı oluşturan pikselleri siyah, diğer pikselleri beyaz olarak ayırdığımızı düşünelim.
    • Bu binary görüntüyü ekranda görüntülersek tüm kenarları açık bir şekilde görebiliriz.
    • Ancak komşu kenarlar arasındaki bağlantıları kesin olarak tanımlayamayız. ???Örnek???
    • Bu durum yükseklik eğrilerinin gösterilmesinde uygun değildir.
kenar yakalama edge detection3
Kenar Yakalama (Edge Detection)
  • Görüntü üzerindeki kenarlarda parlaklık farkları olabilir.
  • Bu farklarda ani değişim olabilir (“sharp” edge) ya da genişletilmiş bir alan üzerinde meydana gelebilir (“smooth” edge).
  • İdeal olarak, bir kenar operatörü keskin ve yumuşatılmış kenarları yakalama yeteneğine sahip olması gerekir.
hangi uygulamalarda kullan l r
Hangi Uygulamalarda Kullanılır?
  • Savunma
  • Yerel Yönetim
  • Ulaşım
  • Telekominikasyon
  • Çevresel Uygulamar
  • Ormancılık
  • Tarımsal Uygulamalar
  • Madencilik Uygulamaları
  • Petrol Boru Hatları
  • Deniz Kıyılarının Çıkarılması
rnek feature extraction algoritmas ndaki lem ad mlar

Görüntü Yükle

Görüntüyü GRIDE’e Dönüştür

Yeniden Örnekleme (Resampling)

Threshold

GRID’i Kenara Dönüştür

Bitir

Örnek Feature Extraction Algoritmasındaki İşlem Adımları
sonu lar
Sonuçlar
  • Feature Extraction işlemi oldukça geniş bir alanda kullanılmaktadır.
  • Feature Extraction görüntü analizi ve görüntüyü yorumlamaya yardımcı olur.
  • GIS ancak güncel bilgilerle yaşatılabilir. Güncel bilgilere hızlı bir şekilde ulaşmada Feature Extraction önemli bir rol üstlenir.

??Örnek??

tart ma
Tartışma
  • Classification
  • Pattern Recognition
  • Image Segmentation
  • Image Enhancement
  • Image Restoration

Yukarıda bahsettiğimiz konularından hangileri Feature Extraction ile alakalıdır diyebiliriz ya da hangilerine diyemeyiz.

Nedenleri Nelerdir? Örnek?

kaynaklar
Kaynaklar
  • Image & Audio indexing and Retrieval Yunfang Zhang, Hua Ma
  • Digital Photogrammetry, Toni Schenk
  • Assisted Feature Extraction Software for GIS Database Maintenance, A Visual Learning Systems, Inc. White Paper
  • Extraction of buildings and trees in urban environments,Norbert Haala, Claus Brenner