Görüntüİşleme

iMOD, farklı alanlarda kullanılan iki farklı modül anlamına gelebilir: 1. iMOD Suite: MODFLOW yeraltı suyu modellemesini destekleyen bir yazılım paketidir. 2. IMOD (yazılım): Elektron mikroskopisi verileri için görüntü işleme, modelleme ve 3D yeniden yapılandırma programları paketidir.

Viso farklı alanlarda çeşitli işlevlere sahiptir: 1. VISO Platformu: İçerik oluşturucular için multilingual ve mobil-dostu bir platformdur. 2. Viso Uygulaması (OMRON): Bu uygulama, kan basıncı izleme ve yönetimi için kullanılır. 3. Viso Suite: Bilgisayarlı görüntü uygulamaları için bir platformdur.

Dikdörtgen şeklindeki bir pikselin boyutu, 11 mm veya 11 cm gibi değerler olabilir.

Piksel Plus iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Teknoloji: Philips markasının geliştirdiği Pixel Plus, dijital görüntü işleme teknolojisidir. 2. Yazılım: Piksel Plus, SaaS tabanlı bir platformdur ve kuruluşların canlı, doğrusal veya isteğe bağlı videoları kullanarak ekiplerini, potansiyel müşterilerini, müşterilerini, ortaklarını ve kullanıcılarını bilgilendirmesine, eğitmesine, reklam yapmasına ve motive etmesine olanak tanır.

Biyomedikal görüntü işleme teknikleri şunlardır: 1. Görüntü Düzeltme ve Geliştirme: Görüntülerin kalitesini iyileştirmek ve gürültü, bulanıklık gibi bozulmaları gidermek için kontrast ayarlama, parlaklık düzenleme gibi işlemler yapılır. 2. Görüntü Segmentasyonu: Tıbbi görüntülerdeki farklı yapıları veya nesneleri pikselleri belirli özelliklere göre gruplandırarak ayırmak. 3. Görüntü Kayıt ve Eşleme: Farklı zamanlarda veya modalitelerde elde edilen görüntülerin hizalanması ve karşılaştırılması. 4. Görüntü Sınıflandırma ve Tanıma: Tıbbi görüntülerdeki yapıları veya patolojik durumları belirlemek ve sınıflandırmak için yapay zeka ve bilgisayar tabanlı analiz kullanılır. 5. Yapay Zeka Destekli Radyoloji: Radyologların çalışmalarını desteklemek için görüntüleri otomatik olarak analiz eden ve raporlama yapan sistemler. 6. Cerrahi Simülasyon ve Navigasyon: Tıbbi görüntülerin analiziyle cerrahi operasyonları simüle etmek ve cerrahlara rehberlik etmek. Bu teknikler, hastalıkların erken teşhisi, tedavi planlaması ve hasta bakımının iyileştirilmesi gibi alanlarda önemli rol oynar.

Radyolojik görüntülemede yapay zeka (YZ) çeşitli şekillerde kullanılır: 1. Görüntü Simülasyonu: YZ, üretken karşıt ağlar (GAN) gibi modeller aracılığıyla gerçek özellikleri yansıtan sentetik görüntüleri simüle edebilir. 2. Görüntü Kalitesinin Artırılması: YZ, gürültüyü, artefaktları veya bozulmaları ortadan kaldırarak mevcut görüntülerin kalitesini ve çözünürlüğünü artırabilir. 3. Görüntü Analizi: YZ, segmentasyon, sınıflandırma, algılama veya çakıştırma gibi temel bilgileri çıkararak görüntü analizine katkıda bulunur. 4. 3D Model Oluşturma: YZ, 2D görüntülerden 3D modeller oluşturabilir, bu da tanı, tedavi planlaması ve eğitime yardımcı olabilir. 5. Otomatik Raporlama: YZ sistemleri, radyolojik görüntüleri analiz ederek otomatik raporlar oluşturabilir, bu da raporlama sürecini hızlandırır ve standardizasyonu artırır. 6. Karar Destek Sistemleri: YZ tabanlı karar destek sistemleri, radyologlara teşhis ve tedavi planlaması konusunda yardımcı olabilir. Zorluklar ve Etik Konular: YZ'nin radyolojide kullanımı, veri gizliliği, algoritma şeffaflığı ve yasal düzenlemeler gibi bazı zorlukları beraberinde getirir.

VACE Wan2.1 — video düzenleme için esnek, hepsi bir arada bir yapay zeka modelidir. Bu model, görüntüden videoya stil aktarımı için kullanılır ve aşağıdaki olanakları sunar: bir referans görüntünün stilini tüm video dizisine uygulama; stilize edilmiş video çerçeveleri boyunca zamansal tutarlılığı koruma; 720p çözünürlükte yüksek kaliteli video çıkışı. VACE Wan2.1 modeli, Alibaba'nın Tongyi Lab ekibi tarafından geliştirilmiştir.

Evrişim (convolution), iki matris (girdi ve filtre matrisleri) arasında gerçekleşen matematiksel bir işlemdir ve çıktısı da bir matristir. Bu işlem, görüntü özelliklerini öğrenmek ve pikseller arasındaki ilişkiyi korumak için kullanılır. Evrişim işleminin bazı temel kavramları: - Kernel (çekirdek): Görüntü işlemede, evrişim işlemi yoluyla farklı efektler üretmek için kullanılan küçük bir matristir. - Padding (piksel ekleme): Evrişim işleminden sonra girdi ve çıktı matrisleri arasındaki boyut farkını gidermek için görüntüye ekstra piksel ekleme işlemidir. - Stride (kaydırma adımı): Filtrenin görüntü üzerinde kaç adım ile kaydırılacağını belirler ve doğrudan çıkış boyutunu etkiler.

Sofistic lens, fotoğrafçılıkta kullanılan ve farklı perspektifler ve efektler yaratmak için tasarlanmış özel bir lens türüdür. İşe yarar yönleri: - Yaratıcılığı teşvik eder: Olağan dışı ve ilginç görüntüler oluşturmayı sağlar. - Farklı bakış açıları sunar: Fotoğraflara derinlik ve boyut kazandırarak daha etkileyici hale getirir. - Estetik katkı sağlar: Fotoğraflara benzersiz bir karakter ve özgünlük katar. - Görme bozukluklarını düzeltir: Miyopi, hipermetropi gibi görme kusurlarını düzeltmek veya tedavi amaçlı kullanılır.

ImageJ programı, görüntü işleme ve analiz için kullanılan bir yazılımdır. Başlıca işlevleri: - Görüntü düzenleme: Parlaklık, kontrast ve renk dengesini ayarlama, kırpma, yeniden boyutlandırma ve döndürme. - Ölçüm ve analiz: Alan, çevre, açı ölçümü, nesne sayma, parçacık analizi ve istatistiksel bilgi sağlama. - Filtreler ve dönüşümler: Gaussian blur, histogram gibi efektleri uygulama, geometrik dönüşümler (ölçeklendirme, döndürme, ters çevirme). - 3D görselleştirme: 3D görüntüleri oluşturma ve analiz etme. - Makrolar ve komut dosyası oluşturma: Tekrarlayan görevleri otomatikleştirme. ImageJ, Windows, Mac ve Linux işletim sistemlerinde çalışabilir ve açık kaynak lisansına sahiptir.

Son dokunuşlar bir projenin veya alanın tamamlanmasını sağlayan, küçük ama önemli detaylardır. İşte bazı son dokunuş yapma yöntemleri: 1. Boya ve süsleme işleri: Duvarların, zeminlerin ve fayansların döşenmesi, ayrıca aydınlatma armatürlerinin ve tavan vantilatörlerinin montajı gibi işlemler yapılır. 2. Mobilya ve aksesuar yerleşimi: Seçilen tarzda mobilyalar yerleştirilir ve halı, perde gibi aksesuarlar eklenir. 3. Dış mekan düzenlemeleri: Hasarlı dış cephe kaplaması veya bozulan çatı gibi aşınma ve yıpranma belirtileri varsa onarılır. 4. Kişiselleştirme: Sanat eserleri asılır, değerli hatıralar sergilenir ve mekanı daha konforlu hale getirecek küçük detaylar eklenir. 5. Görüntü işleme: Fotoğraf ve video gibi görsellerde, renk düzenleme, doku iyileştirme ve keskinlik ayarları gibi işlemler yapılır.

OCR (Optical Character Recognition) dili, metin tanıma ve işleme için kullanılan görüntü işleme algoritmaları tarafından desteklenen yazı dillerini ifade eder. Günümüzde OCR teknolojisi, İngilizce, Fransızca, Almanca, İtalyanca, Portekizce, İspanyolca, Çince, Japonca, Korece, Rusça gibi birçok dili desteklemektedir.

CSI kamera, görüntü sensörleri ve işlem üniteleri arasında yüksek hızlı veri aktarımı sağlamak için kullanılan bir donanım veri transfer protokolüdür. CSI kameraların başlıca işlevleri ve kullanım alanları: - Gerçek zamanlı görüntü ve video işleme: Ham görüntü verilerini işleyerek işleme, depolama ve görüntüleme imkanı sunar. - Düşük ışık performansı: CCD veya CMOS sensörleri kullanarak düşük ışık koşullarında bile iyi performans gösterir. - Otomatik odaklama ve görüntü stabilizasyonu: Hareketli nesnelerde net görüntüler elde etmeyi sağlar. - HDR görüntüleme: Dinamik aralığı genişleterek daha iyi kontrast ve ayrıntılı görüntüler sunar. - Güvenlik ve gözetim: Güvenlik tehditlerini önlemek, olayları kaydetmek ve iş süreçlerini optimize etmek için kullanılır. CSI kameralar, akıllı telefonlar, drones ve endüstriyel robotlar gibi çeşitli uygulamalarda da yer alır.

KiOP tıp alanında iki farklı anlama gelebilir: 1. Karara Iron Ore Project (KIOP): Bu, "Karara Demir Cevheri Projesi" anlamına gelir ve genellikle madencilik ve enerji sektörleriyle ilişkilidir. 2. Kinect-Based Image Manipulation (KiOP): Bu, ameliyathanelerde tıbbi görüntüleri el hareketleriyle uzaktan manipüle etmeyi sağlayan bir sistemdir.

Bilgisayarla görü (bilgisayarlı görü), dijital görüntüleri ve videoları analiz ederek nesneleri tanımlayan ve yorumlayan bir yapay zeka dalıdır. Bilgisayarla görüye giriş şu adımları içerir: 1. Görüntü Toplama ve Ön İşleme: Kameralar veya sensörler aracılığıyla görüntü alınır ve görüntüler piksellere ayrılarak dijital hale getirilir. 2. Nesne ve Özellik Tespiti: Bilgisayar, görüntüdeki kenarları, renkleri, şekilleri ve desenleri belirler. 3. Derin Öğrenme Modelleri ile Görsel Analiz: Makine öğrenmesi algoritmaları, nesneleri sınıflandırmak için eğitilir ve görüntüler analiz edilir. 4. Karar Verme ve Çıktı Üretme: Bilgisayarlı görü, görüntüyü analiz ettikten sonra çıktıyı üretir ve sistem buna göre aksiyon alır. Bu teknoloji, sağlık, otomotiv, perakende, güvenlik ve tarım gibi çeşitli sektörlerde kullanılmaktadır.

Matlab'da kenar algılama için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. Canny Kenar İşleci: Bu yöntem, kenarların bulunduğu yerleri büyük bir olasılık değeri ile belirlemeye çalışır. - Adımlar: 1. Görüntüye Gauss filtresi uygulanır. 2. Gradyant değerleri bulunur. 3. Yerel maksimum olmayan noktalar bastırılır. 4. Çift eşikleme yapılır. 5. Histerezis ile kenar takibi yapılır. 2. Sobel, Prewitt İşleçleri: Bu işleçler, görüntüdeki anlık gri değer değişimlerini tespit ederek kenarları belirler. - Uygulama: 1. Gri formattaki görüntüler Matlab/Simulink ile işlenir. 2. Görüntüler USB yapılandırma portu üzerinden FPGA'ya gönderilir. 3. FPGA üzerinde Sobel, Prewitt algoritmaları uygulanır. Matlab'da kenar algılama için ayrıca `edge` komutu da kullanılabilir.

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

3 boyutlu görüntü, nesneleri genişlik, uzunluk ve derinlik boyutlarıyla algılamamızı sağlar. Bu tür görüntüleri anlamak için aşağıdaki yöntemler kullanılır: 1. Kamera Çekimi: 3 boyutlu görüntüler, iki farklı açıdan kayıt yapabilen bir kamera ile çekilir. 2. Gözlük Kullanımı: Sinemada, iki görüntünün üst üste bindirilmesi ve her göze ayrı bir görüntü iletilmesi için polarize gözlükler kullanılır. 3. 3D Modelleme Yazılımları: Bilgisayar destekli tasarım (CAD) programları ve diğer özel yazılımlar, nesnelerin 3 boyutlu matematiksel modellerini oluşturmak için kullanılır. Herkesin 3 boyutlu görebilme yeteneği yoktur; bu durum, özellikle tek gözü net görmeyen kişilerde yaygındır.

Fotoğraf kalitesi, bir görüntünün keskinlik, renk doğruluğu, gürültü (kirlilik) ve detay gibi faktörlerin bir araya gelmesiyle oluşan bir kavramdır. Yapay zeka destekli fotoğraf kalitesi artırma araçları, bu faktörleri iyileştirerek görüntülerin daha net, canlı ve yüksek çözünürlüklü olmasını sağlar. Bu araçlar genellikle aşağıdaki işlemleri yapar: Gürültü giderme: Görüntüdeki rastgele değişimleri azaltarak daha temiz bir görüntü elde eder. Keskinleştirme: Renk geçişlerini daha sert hale getirerek ana temanın daha keskin olmasını sağlar. Ayrıntı artırma: Piksel sayısını artırarak görüntüdeki detayları korur. Popüler fotoğraf kalitesi artırma araçları arasında Picsart AI Enhance, Upscale.Pro ve Fotor bulunur.

Matlab'da renkli bir resmi okumak için `imread` fonksiyonu kullanılır. Fonksiyonun temel kullanımı şu şekildedir: ```matlab I = imread('resim.png'); % 'resim.png' dosyasını oku ve I değişkenine ata ``` Eğer resim dosyasının formatı belirtilmezse, `imread` fonksiyonu dosyanın içeriğinden formatı otomatik olarak belirler. Renkli bir resmi gri seviyeye dönüştürmek için ise `rgb2gray` komutu kullanılır: ```matlab I_gray = rgb2gray(I); % I renkli resmini gri seviyeye dönüştür ```