Akademik Görevleri

  • Present 2016

    Yrd. Doç. Dr.

    Karabük Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği

  • 2016 2008

    Arş. Gör.

    Karabük Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği

Eğitim Bilgileri

  • Ph.D. 2015

    Bilgisayar Mühendisliği ABD

    Karabük Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü

  • M.Sc. 2011

    Bilgisayar Mühendisliği ABD

    Karabük Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü

  • B.Sc..2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    Yıldız Teknik Üniversitesi, Elektrik Elektronik Fakültesi

Proje Bilgileri

Abdullah Çavuşoğlu

Araştırmacı

+ Follow

Caner Özcan

Araştırmacı

+ Follow

Baha Şen

Proje Yürütücüsü

+ Follow

Abdullah Çavuşoğlu

Araştırmacı

+ Follow

Caner Özcan

Araştırmacı

+ Follow

Baha Şen

Proje Yürütücüsü

+ Follow

Yıldırım Beyazıt Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projesi

Görüntüler Üzerindeki Gürültüyü Gidermede Hibrit Yöntem Geliştirilmesi, Proje No: YBU-BAP-590, Ağustos 2013 - Ağustos 2015.

Diğer Projeler

  • image

    Tübitak Projesi

    "Bilgisayar Kontrollü Ağaç Malzeme Yanma Düzeneği", Proje No: 110O548, Bursiyer, 2011 - 2013

    Bu çalışmada amaç, bilgisayar kontrollü ağaç malzeme yanma düzeneği hazırlanarak yanma performansının bulanık mantık ile izlenmesidir. Bu sayede manuel ölçme ve insan kaynaklı hataların en aza indirilmesi, yanma sonucu elde edilen parametrelerin ve yanma sürecinin izlenmesi gerçekleştirilmektedir. Yanma esnasında yapılan ölçümlerin bilgisayar ortamına aktarılarak gerçek zamanlı olarak kaydedilmesi sağlanmaktadır. Yanma deneyi süresince ölçülen değerler üzerine bulanık çıkarım uygulanarak deneyin gerçek zamanlı performansı değerlendirilmekte ve yanma işlemi kontrol altında tutulmaktadır.

    Yanma işlemi boyunca ve bitiminde elde edilen verilerin işlenmesi ve analizlerin yapılması yine bilgisayar ortamında gerçekleştirilmekte, elde edilen veriler tablo ve grafiklerle sunulmaktadır. Ölçüm sonucu kaydedilen tüm verilerin daha sonra yapılacak yanma çalışmalarında faydalanılmak üzere depolanması sağlanmaktadır. Bu sayede ileride yapılacak çalışmaların doğruluğu deneysel tecrübelerle kontrol edilebilecektir. Bu zamana kadar yapılan yanma çalışmaları bilgisayar kullanılmaksızın verilerin gözlemlerle okunması ve kaydedilmesi şeklindedir. Bu durum insan ve ölçme kaynaklı hataları beraberinde getirmektedir.

    Bu çalışmada ise hataların tespit edilmesi ve deney performansının izlenmesi gerçek zamanlı olarak sağlanmaktadır. Hataların önceden tahmin edilmesi özellikle zaman ve iş gücünden tasarruf sağlamaktadır. Bu sayede düzenek, ağaç malzeme koruma teknolojisi ve ağaç malzemenin yanma özelliklerinin belirlenmesi alanında kullanılabilme özelliklerine sahip olmaktadır. Tarihi ahşap yapıların yanmaya karşı korunmasıyla ilgili yapılacak çalışmalara imkan tanınmaktadır. Tarihi ahşap evlerin yanma tehlikesine karşı korunabilmesi de tarihi kültürümüzün sürdürülebilirliğine katkı sağlayacaktır.

Filtreleme:

Yıla Göre Sırala:

Sparsity-Driven Despeckling for SAR Images (Matlab Codes)

C. Ozcan, B. Sen and F. Nar
SCI Makale IEEE Trans. Geosci. Remote Sens., 13(1):115-119, Nov. 2015

Abstract

Speckle noise inherent in synthetic aperture radar (SAR) images seriously affects the result of various SAR image processing tasks such as edge detection and segmentation. Thus, speckle reduction is critical and is used as a preprocessing step for smoothing homogeneous regions while preserving features such as edges and point scatterers. Although state-of-the-art methods provide better despeckling compared with conventional methods, their resource consumption is higher. In this letter, a sparsity-driven total-variation (TV) approach employing l0-norm, fractional norm, or l1-norm to smooth homogeneous regions with minimal degradation in edges and point scatterers is proposed. Proposed method, sparsity-driven despeckling (SDD), is capable of using different norms controlled by a single parameter and provides better or similar despeckling compared with the state-of-the-art methods with shorter execution times. Despeckling performance and execution time of the SDD are shown using synthetic and real-world SAR images.

Cropped Quad-Tree Based Solid Object Colouring With Cuda

Çavuşoğlu A., Şen B., Özcan C. and Görgünoğlu S.
Ulusal Makale Mathematical and Computational Applications, 18(3):301-312, 2013

Özet

#

Dönem Dersleri

  • Y.Lisans 2017 Bahar

    BSM744-Uzaktan Algılama ve Uygulamaları

    Bu dersin amacı, uzaktan algılamanın temel kavramları ile uydu görüntülerinin işlenmesi, yorumlanması ve analizi işlemlerini öğrencilere öğretmektir.

  • Lisans 2017 Bahar

    Araştırma ve Sunum Teknikleri

    ARAŞTIRMA VE SUNUM TEKNİKLERİ DERSİ DUYURUSU (30.04.2017):

    Final ve bütünleme sınavı yapılmayacaktır!! Herkesin sunum yapması gerekmektedir. Belirtilen zaman içerisinde sunum yapmayanlar dersten kalmış sayılacaktır.

    Sunum Grupları Güncellendi (24.03.2017):    Grup1   Grup2   Grup3

    Ders Materyali 1

    Ders Materyali 2

    Örnek Rapor

    ARAŞTIRMA VE SUNUM TEKNİKLERİ DERSİ DUYURUSU (31.03.2017):

    Araştırma raporunuzu vize sınavı sırasında teslim etmeniz gerekmektedir. Daha öncesinde ya da sonrasında getirilen raporlar teslim alınmayacaktır.

  • Y.Lisans 2016/17 Güz

    BSM754-Sayısal Görüntü İşleme Uygulamaları

    Bu dersin amacı, görüntü işlemede kullanılan temel ve ileri düzey işlemleri öğrenmek ve uygulayabilmek. Öğrencilerin, bu ders sayesinde görüntü analizi işlemlerini gerçekleştirebilmeleri ve elde edilen sonuçları tartışabilmeleri amaçlanmaktadır.

  • Lisans 2016/17 Güz

    BLM429-Sayısal Görüntü İşleme

    Bu dersin amacı, görüntü işlemede kullanılan temel prensipler ve algoritmaları öğrencilere öğretmektir.

    Tüm Ders Sunuları (ppt): Türkçe İngilizce

    ÖDEVLER (Güncellendi-12 Temmuz): Detaylar derste anlatılmıştır.

    Ödev 1

    Ödev 2

    Ders Sunumları:

    Hafta 1. Sayısal Görüntü İşlemeye Giriş: İngilizce - Türkçe

    Hafta 2. Görüntünün Alınması ve Sayısallaştırılması: İngilizce - Türkçe

    Hafta 3. Görüntü İşleme ile İlgili Temel Kavramlar: İngilizce - Türkçe

    Hafta 4. Yoğunluk Dönüşümleri ve Histogram İşleme: İngilizce - Türkçe

    Hafta 5. Uzamsal Filtreleme: İngilizce - Türkçe

    Hafta 7. Görüntü Onarma: İngilizce - Türkçe

    Hafta 8. Renkli Görüntü İşleme: İngilizce - Türkçe

    Hafta 9. Morfolojik Görüntü İşleme: İngilizce - Türkçe

    Hafta 10. Görüntü Sıkıştırma: İngilizce - Türkçe

    Ek Kaynaklar (Güncellendi-20 Ekim):

    E-book: The pocket handbook of image processing algorithms: Link

    E-book: Image Processing in C: Link

    Opencv C++ Eğitimi: Link

    OpenCV 2.4 Cheat Sheet (C++): Link

    E-book: Learning OpenCV: Link

    Image and video processing: From Mars to Hollywood: Video Link

    Dijital Görüntü ve Video İşlemenin Temelleri: Online Course

Geçmişte Asistanlık Yapılan Dersler

  • 2015 2013

    Database Management

    The purpose of this course is to get students to gain the ability of modelling standard and data-based technology. Turning the database of Entity-Relation or Object-Role into relational modelling.

  • 2015 2013

    Data Structures

    The purpose of this course is to teach data structures with C programming language in details.

  • 2015 2012

    File Organization

    Introducing the most important high-level file structures tools which include indexing, co-sequential processing, B trees, Hashing.

  • 2012 2010

    Veri Yapıları ve Algoritmalar

    Dersin amacı gerçek hayat problemlerinden hareketle, farklı alanlarda kullanılabilecek algoritmaların sunulmasıdır.

  • 2010 2009

    Programlama Dilleri II

    Bu dersin amacı öğrencilere C programlama dilinde işaretçi (pointer) kullanımı, bit düzeyinde işlem yapma, dosya işlemleri, sıralama algoritmaları, görsel programlama konularında yetenek kazandırmaktır.

  • 2010 2009

    Programlama Dilleri I

    Bu ders öğrencilere C programlama dilini kullanarak yapısal programlamanın temel kavramlarını öğretir.

Ofis Çalışma Saatleri