image processing

1,221 views

Published on

its about image processing

0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
1,221
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
9
Actions
Shares
0
Downloads
33
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide
  • Görüntü İşleme Tekniği ve Gıda Teknolojisi Alanında Kullanımı Hakkında yaptıgımız calismalar hakkinda bilgi vericegim Butun calismalar gıda teknolojisine dogrudan ilgili olmasada gıda teknolojisi analinında calisan arastırmacılara yardimci olabilicegini dusunmekteyiz.
  • image processing

    1. 1. Görüntü İşleme Tekniği ve Gıda Teknolojisi Alanında Kullanımı :Deneysel Çalışmalar Kıvanç KILIÇ 1 , Hamit Köksel 2 , İsmail Hakkı Boyacı 2 1 Biasis Ltd .Şti, Hacettepe Üniversitesi ,Kosgeb Tekmer, 06800,Beytepe ,Ankara, Türkiye 2 Hacettepe Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Gıda Mühendisliği Bölümü, 06800, Beytepe, Ankara, Türkiye.
    2. 2. İçindekiler <ul><li>Görüntü İşleme teknolojisi nedir? </li></ul><ul><li>Görüntü İşleme teknolojisinin gıda alanında uygulamaları </li></ul><ul><ul><li>Yüzey temas açısının ölçülmesi </li></ul></ul><ul><ul><li>Proteinlerin florasans mikroskobu görüntülerinin incelenmesi </li></ul></ul><ul><ul><li>Seçilen gıda örneğinin boyutsal özelliklerinin belirlenmesi </li></ul></ul><ul><ul><li>Örneklerin renksel kalite kriterlerine göre sınıflandırılması </li></ul></ul><ul><ul><li>TLC Sonuçlarının Değerlendirilmesi </li></ul></ul><ul><ul><li>Elektoroforez jel görüntülerinin analiz edilmesi </li></ul></ul>
    3. 3. Görüntü İşleme nedir? <ul><li>Görüntü işleme: kaydedilmiş olan dijital görüntü verilerini, elektronik ortamda amaca uygun şekilde değiştirmeye yönelik olarak yapılan işlemlerin tamamıdır. </li></ul><ul><li>Görsel açıdan görüntünün gözlemci tarafından daha iyi görünmesini sağlamak. </li></ul><ul><li>Görüntüdeki sayısal verileri kullanarak görüntüdeki verileri anlamlı hale getirmek. </li></ul>
    4. 4. Yüzey temas açısının ölçülmesi y=ax 2 +bx+c θ = 180 - Arctan(y(0)`) θ
    5. 5. Proteinlerin Florasans Mikroskopu Görüntülerinin İncelenmesi Standart ışık Florasans Işık (orjinal göruntü) (orjinal göruntü) Standart Işık Florasans Işık (işlemmiş göruntü) (işlemmiş göruntü)
    6. 6. Gıda Örneğinin Görüntüden Sayılması Görüntüdeki objeler sayılabilir mi ? EVET
    7. 7. Gıda Örneklerinin Boyutsal Özelliklerinin Belirlenmesi Piksel ayni zamanda bir ölçü birimi haline getirilebilir mi ? EVET <ul><li>Piksel standart bir ölçü birimine kalibre edilebilir ! ! ! </li></ul><ul><li>Standart yükseklik </li></ul><ul><li>Standart açı </li></ul><ul><li>Standart ışık </li></ul>K. Kılıc¸ et al. / Journal of Food Engineering(2006) boy,mm Piksel en(mm) Piksel
    8. 8. Örneklerin renksel kalite kriterlerine göre sınıflandırılması a) b) c) d) e)
    9. 9. Örneklerin renksel kalite kriterlerine göre sınıflandırılması 51-100 2 C Siyah 2 C 1-50 1 B Sarı-Yeşil 1 B 0 0 A Beyaz 0 A Yüzde , % YSA Kodlaması Sınıf Özellik YSA Kodlaması Sınıf Hatanın Miktarı Renksel Hata
    10. 10. Örneklerin renksel kalite kriterlerine göre sınıflandırılması 90.6 % Toplam 94.9 % 371 Total 95.1 % 371 Toplam 93.8 % 48 C 69.1 % 54 C 74.5 % 51 B 93.3 % 45 B 98.9 % 272 A 99.3 % 272 A Doğru Tahminin Yüzdesi Örnek miktarı Sınıf Doğru Tahminin Yüzdesi Örnek miktarı Sınıf Hatanın Miktarı Renksel Hata
    11. 11. TLC Sonuçlarının Değerlendirilmesi
    12. 12. Elektoroforez jel görüntülerinin analiz edilmesi

    ×