• Buradasın

    Sayısal görüntü işleme nedir ve nasıl çalışır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Sayısal görüntü işleme, dijital görüntüler üzerinde çeşitli işlemler yaparak bu görüntülerin analiz edilmesi ve anlamlandırılması sürecidir 13.
    Çalışma prensibi:
    1. Görüntü Edinimi: Dijital bir görüntünün kamera, tarayıcı veya diğer görüntüleme cihazları kullanılarak elde edilmesi 13.
    2. Ön İşleme: Görüntünün kalitesini artırmak ve işlemeyi kolaylaştırmak için filtreler ve teknikler uygulanması 13. Bu aşamada gürültü giderme, kontrast artırma ve keskinleştirme gibi işlemler yapılır 1.
    3. Segmentasyon: Görüntüdeki farklı nesnelerin veya bölgelerin ayrıştırılması 13.
    4. Özellik Çıkarma: Görüntüden anlamlı bilgiler elde edilmesi için kenar, köşe, doku ve renk gibi önemli özelliklerin belirlenmesi 13.
    5. Nesne Tanıma ve Sınıflandırma: Çıkarılan özellikler kullanılarak görüntüdeki nesnelerin tanınması ve sınıflandırılması 13. Bu adımda makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmaları kullanılır 1.
    6. Yorumlama ve Analiz: Elde edilen bilgilerin yorumlanması ve analiz edilmesi, ardından karar verme süreçlerinde veya otomatik sistemlerde kullanılması 13.
    Bu süreç, tıp, güvenlik, endüstriyel otomasyon, tarım ve otomotiv gibi birçok alanda geniş uygulama yelpazesine sahiptir 12.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. tr.linkedin.com
        1
      2. vodafone.com.tr
        2
      3. bulutistan.com
        3
      4. azure.microsoft.com
        4
      5. ibrahimcayiroglu.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Görüntüleme yöntemleri nelerdir?

    Görüntüleme yöntemleri şunlardır: 1. X-ray (Röntgen): Yüksek enerjili X-ışınları kullanarak vücudun iç yapılarının iki boyutlu görüntülerini elde eder. 2. Bilgisayarlı Tomografi (BT): X-ışını kullanarak vücudun kesitsel görüntülerini oluşturur, üç boyutlu bir görüntü sağlar. 3. Manyetik Rezonans Görüntüleme (MRG): Güçlü manyetik alanlar ve radyo dalgaları kullanarak vücudun iç yapılarının detaylı görüntülerini elde eder. 4. Ultrasonografi: Yüksek frekanslı ses dalgaları kullanarak vücut içindeki organların ve dokuların görüntülenmesini sağlar. 5. Nükleer Tıp Görüntüleme: Radyoaktif maddelerin kullanımını içerir, kanser teşhisi ve kalp hastalıkları gibi durumlarda kullanılır. 6. Mamografi: Meme dokusunun detaylı görüntülenmesini sağlayan özel bir X-ray tekniğidir.
    5 kaynak

    Sayısal işaret işleme nedir?

    Sayısal işaret işleme (DSP), matematiksel ve algoritmik yöntemler kullanarak bilgiyi sayısal tekniklerle işleme, analiz etme ve manipüle etme disiplinidir. Temel amacı, bir sinyali analiz etmek, filtrelemek, sıkıştırmak, iyileştirmek veya daha genel anlamda işlemektir. Süreç genellikle şu aşamaları içerir: 1. Örnekleme: Analog sinyalin belirli aralıklarla örneklenmesi. 2. Kuantalama: Örneklerin belirli seviyelere düşürülmesi. 3. Analiz: Elde edilen sayısal sinyalin anlaşılması ve içindeki bilgilerin çıkarılması. 4. İşleme: Sinyalin filtreleme, modülasyon, dönüşüm gibi işlemlere tabi tutulması. 5. Sentez: İşlenmiş sinyalin orijinal formuna döndürülmesi veya yeni bir sinyal oluşturulması. Uygulama alanları arasında tıbbi görüntüleme, ses işleme, görüntü analizi, telekomünikasyon, radar sistemleri ve biyomedikal mühendislik yer alır.
    5 kaynak

    Sayısal işaret işleme örnekleme nedir?

    Sayısal işaret işlemede örnekleme, analog bir sinyali belirli aralıklarla örneklere ayırma, yani belirli aralıklarla ölçme işlemidir.
    5 kaynak

    Düşük seviyeli görüntü işleme nedir?

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

    Sayısal yöntemler nelerdir?

    Sayısal yöntemler, matematik problemlerini sayısal yaklaşımla çözmek için tasarlanmış algoritmalar ve hesaplama teknikleridir. Başlıca sayısal yöntemler şunlardır: 1. Doğrusal Programlama: Kıt kaynakların en iyi şekilde kullanılmasını sağlayarak karmaşık sorunların çözümüne ulaşır. 2. Karar Analizleri: Kararların alınmasında objektifliği sağlar, olası belirsizlikleri ve riskleri değerlendirerek çözüm bulur. 3. Benzetim (Simülasyon) Modelleri: Gerçek bir sistemi veya süreci modelleme ve sonuçlarını analiz etme teknikleridir. 4. Sıra Bekleme (Kuyruk) Analizleri: Hizmete veya işleme girecek birimlerin bekleme sürelerinin optimize edilmesini sağlar. 5. Çok Değişkenli İstatistiksel Yöntemler: Birden fazla değişkenin aynı anda incelenmesini ve birbirleriyle olan ilişkilerinin değerlendirilmesini sağlar. 6. Sonlu Elemanlar Yöntemi (FEM): Yapısal analiz, ısı transferi, akışkanlar dinamiği gibi alanlarda kullanılır. 7. Sonlu Farklar Yöntemi (FDM): Zamana bağlı kısmi diferansiyel denklemlerin çözümü için yaygın olarak kullanılır.
    5 kaynak

    Görüntü ve video işleme arasındaki fark nedir?

    Görüntü işleme ve video işleme arasındaki temel fark, işlenen veri türünün ve işlemlerin niteliğidir. - Görüntü işleme, dijital görüntülerin analiz edilerek iyileştirilmesi, dönüştürülmesi ve nesne tanıma gibi temel işlemlerin yapılmasını içerir. - Video işleme ise görüntülerin ardışık olarak analiz edilmesi ve yorumlanması anlamına gelir.
    5 kaynak