• Buradasın

    Düşük seviyeli görüntü işleme nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Düşük seviyeli görüntü işleme, sayısal görüntüleri bilgisayar aracılığıyla temel (ilkel) işlemleri kullanarak işleme yöntemidir 12. Bu işlemler genellikle şunları içerir:
    • Gürültü yok etme: Görüntüdeki gürültüyü azaltma 13.
    • Kontrast geliştirme: Görüntüdeki renk kontrastını iyileştirme 13.
    • Keskinleştirme: Görüntüyü daha net hale getirme 13.
    Bu tür işlemler, hem giriş hem de çıkışın resim olması ile karakterize edilir 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. 9lib.net
        1
      2. docs.neu.edu.tr
        2
      3. medium.com
        3
      4. ibrahimcayiroglu.com
        4
      5. avys.omu.edu.tr
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Görüntü işlemede filtreleme yöntemleri nelerdir?

    Görüntü işlemede filtreleme yöntemleri şu şekilde sınıflandırılabilir: 1. Gürültü Giderme Filtreleri: Görüntüdeki istenmeyen gürültüyü azaltmak için kullanılır. 2. Kenar Belirleme Filtreleri: Görüntüdeki nesnelerin sınırlarını tespit etmek için kullanılır. 3. Yüksek Geçiren Filtreler: Görüntüdeki yüksek frekanslı bileşenleri vurgulayarak detayları öne çıkarır. 4. Düşük Geçiren Filtreler: Görüntüdeki düşük frekanslı bileşenleri koruyarak gürültüyü azaltır. Bu filtreler, genellikle OpenCV gibi görüntü işleme kütüphaneleri kullanılarak uygulanır.
    5 kaynak

    Görüntü işleme projeleri nelerdir?

    Görüntü işleme projeleri, dijital görüntüler üzerinde çeşitli işlemler yaparak belirli bilgileri çıkarmayı veya görüntüleri iyileştirmeyi amaçlayan projelerdir. İşte bazı görüntü işleme projesi örnekleri: 1. Yüz Tanıma: Yüzleri tanımlamak ve sınıflandırmak için dlib veya OpenCV kütüphaneleri kullanılarak projeler geliştirilebilir. 2. Nesne Tespiti: YOLOv8 gibi derin öğrenme modelleri ile görüntüler üzerinde nesne tespiti yapılabilir. 3. Renk Değiştirme: Numpy ve OpenCV kütüphaneleri kullanılarak resimlerin belirli kısımlarının rengi değiştirilebilir. 4. Tıbbi Görüntüleme: MRI ve BT görüntülerinin analizi, hastalıkların teşhisinde ve tıbbi görüntü işleme sistemlerinin geliştirilmesinde kullanılır. 5. Otonom Araçlar: Kendi kendine giden arabalar, çevrelerini algılamak ve yönlendirmek için nesne tanıma ve izleme sistemlerini kullanır. Bu projeler, sağlık, güvenlik, sanayi ve eğlence gibi birçok sektörde uygulanabilir.
    5 kaynak

    Görüntü işleme nerelerde kullanılır?

    Görüntü işleme birçok farklı alanda geniş uygulama yelpazesine sahiptir: 1. Tıp: Tıbbi görüntüleme cihazlarından elde edilen görüntülerin analizi, teşhis ve tedavi süreçlerinde büyük önem taşır. 2. Güvenlik: Yüz tanıma sistemleri ve güvenlik kameraları ile entegrasyon sağlanarak güvenlik kontrollerinin otomatikleştirilmesinde kullanılır. 3. Endüstriyel Otomasyon: Üretim hattında kalite kontrol ve hata tespiti amacıyla kullanılır. 4. Tarım: Tarımsal verimliliğin artırılması için bitki sağlığının izlenmesi ve zararlı tespiti gibi uygulamalarda kullanılır. 5. Otomotiv: Otonom araçların çevreyi algılaması ve güvenli sürüş yapabilmesi için görüntü işleme tekniklerinden faydalanılır. 6. Eğlence ve Medya: Görüntü ve video düzenleme yazılımlarında, görsel efektlerin oluşturulması ve görüntü kalitesinin artırılması için kullanılır.
    5 kaynak

    Görüntü sistemleri nelerdir?

    Görüntü sistemleri, görüntüleri yakalamak, işlemek, depolamak ve iletmek için kullanılan teknolojik sistemlerdir. Başlıca görüntü sistemleri ve bileşenleri: 1. Görüntüleme Cihazları: Kameralar, tarayıcılar. 2. Görüntü İşleme Sistemleri: Görüntü işleme yazılımları, filtreler ve efektler. 3. Görüntü Depolama Sistemleri: Bilgisayarlar, sunucular, harici depolama aygıtları. 4. Görüntü İletim Sistemleri: Televizyon sistemleri, video konferans sistemleri. 5. Medikal Görüntüleme Sistemleri: Röntgen, MRI sistemleri. 6. Güvenlik ve Gözetim Sistemleri: Güvenlik kameraları, yüz tanıma sistemleri. Görüntü sistemleri, yüksek çözünürlüklü ekranlar, gelişmiş ses teknolojileri ve otomasyon sistemleri ile donatılabilir.
    5 kaynak

    Görüntü işlemenin temel ilkeleri nelerdir?

    Görüntü işlemenin temel ilkeleri şunlardır: 1. Görüntü Elde Etme: Görsellerin dijital formata dönüştürülmesi, genellikle kamera, tarayıcı veya uydu gibi cihazlarla gerçekleştirilir. 2. Ön İşleme: Gürültü azaltma, filtreleme ve normalizasyon gibi adımlarla görüntülerin işlenmesi için hazırlanması. 3. Görüntü Analizi ve Manipülasyonu: Görselden bilgi çıkarılması veya üzerinde belirli işlemlerin gerçekleştirilmesi, örneğin kenar tespiti, segmentasyon ve nesne tanıma. 4. Görselleştirme: Analiz sonuçlarının grafik veya harita gibi insanlar tarafından anlaşılması kolay bir şekilde sunulması. 5. Çıktı: Daha fazla kullanım veya analiz için işlenmiş görüntülerin saklanması veya iletilmesi.
    5 kaynak

    Görüntü iyileştirme nasıl yapılır?

    Görüntü iyileştirme için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. Keskinleştirme Algoritmaları: Görüntüdeki kenarları vurgulayarak ve kontrastı artırarak keskinlik ve ayrıntıyı iyileştirir. 2. Gürültü Azaltma: Görüntüdeki paraziti ortadan kaldırmak için istatistiksel yöntemler, yama tabanlı yöntemler, derin öğrenme ve kenar geliştirme teknikleri kullanılır. 3. Kontrast ve Parlaklık Ayarları: Histogram eşitleme ve ton eşleme gibi yöntemlerle kontrast ve parlaklık seviyeleri ayarlanarak görüntü daha canlı hale getirilir. 4. Renk Doygunluğu Arttırma: Renklerin yoğunluğunu artırarak görüntülerin daha canlı ve zengin görünmesini sağlar. 5. Görüntü Filtreleri ve Efektleri: Balıkgözü lens filtreleri, doku kaplamaları gibi efektler kullanılarak görüntülere sanatsal dokunuşlar eklenir. Yapay Zeka Tabanlı Araçlar: HitPaw, Picsart, AVCLabs Photo Enhancer AI gibi araçlar da görüntü kalitesini otomatik olarak iyileştirmek için kullanılabilir.
    5 kaynak

    Düşük kaliteli görseller nasıl düzeltilir?

    Düşük kaliteli görselleri düzeltmek için aşağıdaki yöntemler ve araçlar kullanılabilir: 1. Yapay Zeka Tabanlı Uygulamalar: Remini, Topaz Gigapixel AI, Adobe Photoshop Express gibi uygulamalar, düşük çözünürlüklü fotoğrafları yüksek kaliteli görüntülere dönüştürmede etkilidir. 2. Çevrimiçi Görüntü Kalitesi Geliştiricileri: Let's Enhance, Upscale.media, ImgLarger, PicWish gibi siteler, yapay zeka kullanarak görsellerin çözünürlüğünü artırabilir ve detayları canlandırabilir. 3. Mobil Uygulamalar: Snapseed, PicsArt, VSCO gibi mobil uygulamalar, filtreler ve düzenleme araçlarıyla fotoğrafları iyileştirebilir. 4. Renk ve Işık Ayarları: Adobe Lightroom gibi yazılımlarla renklerin ve ışık ayarlarının düzenlenmesi, görsellerin daha canlı görünmesini sağlar. 5. Rötuş Araçları: Clone Stamp veya Healing Brush gibi araçlar, fotoğraflardaki istenmeyen detayları temizlemek için kullanılabilir.
    5 kaynak