• Buradasın

    Görüntü iyileştirme nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Görüntü iyileştirme için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir:
    1. Keskinleştirme Algoritmaları: Görüntüdeki kenarları vurgulayarak ve kontrastı artırarak keskinlik ve ayrıntıyı iyileştirir 1.
    2. Gürültü Azaltma: Görüntüdeki paraziti ortadan kaldırmak için istatistiksel yöntemler, yama tabanlı yöntemler, derin öğrenme ve kenar geliştirme teknikleri kullanılır 12.
    3. Kontrast ve Parlaklık Ayarları: Histogram eşitleme ve ton eşleme gibi yöntemlerle kontrast ve parlaklık seviyeleri ayarlanarak görüntü daha canlı hale getirilir 1.
    4. Renk Doygunluğu Arttırma: Renklerin yoğunluğunu artırarak görüntülerin daha canlı ve zengin görünmesini sağlar 1.
    5. Görüntü Filtreleri ve Efektleri: Balıkgözü lens filtreleri, doku kaplamaları gibi efektler kullanılarak görüntülere sanatsal dokunuşlar eklenir 1.
    Yapay Zeka Tabanlı Araçlar: HitPaw, Picsart, AVCLabs Photo Enhancer AI gibi araçlar da görüntü kalitesini otomatik olarak iyileştirmek için kullanılabilir 24.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. displaycalibration.de
        1
      2. unite.ai
        2
      3. create.microsoft.com
        3
      4. fotor.com
        4
      5. pixelcut.ai
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    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 nedir?

    Görüntü işleme, dijital veya analog olarak kaydedilen görsel bilgileri analiz etme, manipüle etme ve bilgi çıkarma sürecidir. Görüntü işleme teknolojileri şu alanlarda kullanılır: - Tıp: Bilgisayarlı tomografi, manyetik rezonans (MR) ve nükleer tıp (PET) gibi tıbbi görüntülemelerde. - Savunma endüstrisi: Askeri alanda hedef tanıma ve izleme amacıyla. - Trafik: Trafik kameralarından araç takibi, plaka tespiti ve hız ile yük tespiti. - Güvenlik: Yüz tanıma teknolojisi ve güvenlik kameralarıyla şüpheli aktiviteleri tespit etme. - Tarım: Ekin görüntüleri üzerinden hasat izleme, yabancı ot oluşumunu ve besin eksikliğini tespit etme. Görüntü işleme süreci temel olarak beş aşamadan oluşur: 1. Görüntü elde etme: Sayısal kamera ile sayısal görüntü elde edilir. 2. Ön işleme: Görüntü iyileştirme, onarma ve sıkıştırma işlemleri yapılır. 3. Bölümleme: Görüntüdeki nesne ve alanların sınırlarının tespiti. 4. Özellik çıkarma: Ham bilgilerin istenilen ayrıntıların ön plana çıkarılması. 5. Yorumlama: Nesnelerin sınıflara ayrılması ve etiketlendirilmesi.
    5 kaynak

    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 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 kalitesi kaç olmalı?

    Görüntü kalitesi, çözünürlük ile belirlenir ve bu, ekranın yatay ve dikey olarak gösterebileceği piksel sayısını ifade eder. Bazı yaygın görüntü kalitesi standartları: - HD (High Definition): 720p veya 1080p olarak ifade edilir, 1920x1080 piksel çözünürlüğe sahiptir. - Full HD: 1080p standardıdır, daha yüksek bir çözünürlük sunar. - 4K Ultra HD: 3840x2160 piksel çözünürlüğe sahiptir, dört kat daha fazla piksel içerir. - 8K Ultra HD: 7680x4320 piksel çözünürlüğe sahiptir, 4K'ya göre dört kat daha fazla çözünürlük sunar. Daha yüksek çözünürlük, daha net ve ayrıntılı görüntüler sağlar.
    5 kaynak

    Görüntü işlemede hangi teknikler kullanılır?

    Görüntü işlemede kullanılan bazı temel teknikler şunlardır: 1. Filtreleme: Görüntüdeki belirli özellikleri öne çıkarmak veya gürültüyü azaltmak için matematiksel işlemler uygulanır. 2. Dönüşümler: Görüntünün frekans uzayına dönüştürülerek analiz edilmesi (Fourier dönüşümü, dalgacık dönüşümü). 3. Özellik Çıkartma: Görüntüdeki kenarların, dokuların ve köşelerin belirlenmesi. 4. Segmentasyon: Görüntünün anlamlı parçalara ayrılarak nesne tanıma ve izleme analizi yapılması. 5. Görüntü Tanıma ve Analizi: Makine öğrenimi ve yapay zeka aracılığıyla görüntüdeki nesnelerin tanınması ve analiz edilmesi. Diğer görüntü işleme teknikleri arasında kontrast ayarı, renk düzeltme, görüntü geliştirme, restorasyon ve ikili görüntü işleme gibi yöntemler de bulunmaktadır.
    5 kaynak

    Düzgün olmayan görüntü nedir?

    Düzgün olmayan görüntü, ışığın pürüzlü yüzeylerden yansımasıyla oluşan dağınık yansıma sonucu ortaya çıkar.
    5 kaynak