• 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

    Düşük kaliteli görüntü nasıl düzeltilir?

    Düşük kaliteli görüntüleri düzeltmek için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. Adobe Lightroom ile Renk ve Işık Ayarları: Lightroom'un gelişmiş düzenleme araçları, renklerin ve ışık ayarlarının hassas bir şekilde düzenlenmesini sağlar. 2. Filtreler ve Rötuş Araçları: Mobil uygulamalar ve Photoshop gibi araçlar, filtreler ve rötuş araçlarıyla görüntüleri canlandırabilir ve kusurları giderebilir. 3. Keskinlik ve Gürültü Azaltma: Görüntü düzenleme yazılımlarında keskinlik ayarlarını optimize etmek ve gürültü azaltma araçlarını kullanmak, görüntülerin daha net ve temiz görünmesini sağlar. 4. Yapay Zeka Tabanlı Uygulamalar: Remini ve Topaz Gigapixel AI gibi yapay zeka uygulamaları, düşük kaliteli fotoğrafları yüksek çözünürlüklü görüntülere dönüştürmede etkilidir. 5. Online Görüntü Kalitesi Düşürücüler: Azaltılmış Görüntüler.com ve EZTools.io gibi online uygulamalar, görüntü kalitesini hızlı ve kolay bir şekilde düşürmeyi sağlar.
    5 kaynak

    Görüntü kalitesi neden bozulur?

    Görüntü kalitesinin bozulmasının birkaç yaygın nedeni vardır: 1. Yanlış Ayarlar: Kullanıcı tarafından yanlış çözünürlük seçimi, ekranın uyumsuz hale gelmesine neden olabilir. 2. Donanım Sorunları: Monitör veya ekran kartında meydana gelen fiziksel arızalar çözünürlük sorunlarına yol açabilir. 3. Kablo veya Bağlantı Sorunları: Gevşek veya hasarlı bağlantı kabloları ekranın düzgün çalışmasını engelleyebilir. 4. Yazılım Güncellemeleri: İşletim sistemi veya sürücü güncellemeleri, ekran ayarlarının değişmesine neden olabilir. 5. Desteklenmeyen Video Codec'leri: Yanlış sıkıştırma codec'lerinin kullanılması video kalitesini düşürebilir. 6. Veri Kullanımı ve Bellek: Sosyal medya uygulamalarında daha hızlı paylaşım yapmak için görüntü kalitesi bir nebze düşürülebilir.
    5 kaynak

    Görüntü işlemede morfoloji nedir?

    Görüntü işlemede morfoloji, görüntü içindeki nesnelerin şekilleri (morfolojisi) ile ilgilenen bir dizi görüntü işleme tekniğini ifade eder. Bu teknikler, aşağıdaki gibi işlemlerde kullanılır: - Gürültü giderme: Görüntüdeki gürültülü bölgeleri temizleyerek daha net bir görüntü elde etme. - Bölütleme: Görüntüyü farklı bölgelere ayırma. - Şekil analizi: Nesnelerin sınırlarını ve iskeletlerini belirleme. Morfolojik işlemler genellikle ikili görüntüler üzerinde yapılır ve bu işlemler için OpenCV kütüphanesinde Imgproc modülü kullanılır.
    5 kaynak

    Görüntü kalitesi nasıl arttırılır?

    Görüntü kalitesini artırmak için aşağıdaki çevrimiçi araçlar ve yöntemler kullanılabilir: 1. Picsart AI Enhance: Son teknoloji yapay zeka teknolojisiyle görüntülerin netliğini artırır, gürültüyü ve bulanıklığı giderir. 2. UnblurImage AI: Fotoğrafları keskin ve net hale getiren yapay zeka destekli bir görüntü netleştirme aracıdır. 3. Movavi Photo Editor: Görüntülerin çözünürlüğünü yeniden boyutlandırma ve yapay zeka kullanarak iyileştirme imkanı sunar. 4. Let'sEnhance.io: JPEG, PNG veya WebP formatındaki fotoğrafları yükleyerek çözünürlüğünü otomatik olarak yükselten bir web tabanlı görüntü yeniden boyutlandırıcıdır. 5. AVCLabs Image Enhancer: Görüntüleri 4 kata kadar büyütebilen, detayları koruyan ve kalite kaybı yaşatmayan bir çevrimiçi araçtır. Ayrıca, Adobe Photoshop gibi profesyonel yazılımlarda da görüntü kalitesini artırmak için çeşitli filtreler ve ayarlar bulunmaktadır.
    5 kaynak

    Görüntü işleme nedir ne işe yarar?

    Görüntü işleme, dijital görüntüler üzerinde çeşitli işlemler yaparak bu görüntülerin analiz edilmesi ve anlamlandırılması sürecidir. İşe yarar yönleri: 1. Tıp: Tıbbi görüntüleme cihazlarından elde edilen görüntülerin analizi ile hastalıkların teşhisi ve tedavisi yapılır. 2. Güvenlik: Yüz tanıma sistemleri ve güvenlik kameraları ile entegrasyon sağlanarak güvenlik kontrolleri otomatikleştirilir. 3. Endüstriyel Otomasyon: Üretim hattında kalite kontrol ve hata tespiti amacıyla kullanılır. 4. Tarım: Bitki sağlığının izlenmesi ve zararlı tespiti gibi uygulamalarda kullanılır. 5. Otomotiv: Otonom araçların çevreyi algılaması ve güvenli sürüş yapabilmesi için görüntü işleme teknikleri kullanılır. 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 kümeleme nasıl yapılır?

    Görüntü kümeleme, benzer pikselleri veya nesneleri bir araya getirerek görüntüleri bölümlendirme işlemidir. Bu işlem için çeşitli yöntemler ve algoritmalar kullanılabilir: 1. K-Means Kümeleme: Görüntüyü girdi olarak alır ve pikselleri elde edilmek istenen sınıf kadar gruplar. 2. Derin Öğrenme: Görüntüleri sınıflandırmak ve kümelemek için önceden eğitilmiş derin sinir ağları kullanılır. 3. Hiyerarşik Kümeleme: Görüntüleri bir ağaç yapısı içinde gruplandırır. Görüntü kümeleme, nesne tanıma ve anomali tespiti gibi çeşitli uygulamalarda kullanılır.
    5 kaynak