İçeriğe atla

Sayısal görüntü işleme

Bu madde matematiksel görüntü işleme hakkındadır. Sanatsal görüntü işleme için Rötuş sayfasına bakınız.

Sayısal görüntü işleme bilgisayar algoritmaları kullanarak sayısal resimler üzerinde görüntü işlemenin gerçekleştirilmesidir. Sayısal sinyal işlemenin bir alt konusu olarak kabul edilen sayısal görüntü işleme, analog görüntü işlemeye göre birçok avantaja sahiptir. Sayısal görüntü işlemede giriş verilerine uygulanabilecek algoritmalar daha fazladır ve analog görüntü işlemeye göre işlem sırasında ortaya çıkabilecek gürültü artışı ya da sinyal bozulması gibi problemler önlenebilir. Görüntüler iki boyuttan daha fazla boyutta tanımlanabildiğinden beri sayısal görüntü işleme çok boyutlu sistemler şekline modellenebilmektedir.

Tarih

Sayısal görüntü işlemenin birçok tekniği, 1960'lı yıllarda Jet Propulsion Laboratuvarı, Massachusetts Teknoloji Enstitüsü, Bell Labs, Maryland Üniversitesi ve diğer araştırma tesislerinde; uydu görüntüsü kullanan uygulamalar, tele-foto, tıbbi görüntüleme, görüntülü telefon, karakter tanıma ve fotoğraf iyileştirme gibi uygulamalar için geliştirilmiştir.[1] O dönemin bilgisayar ekipmanları ile işleme maliyeti oldukça yüksekti. 1970'li yıllar ile birlikte değişim yaşanarak, bilgisayarların da çoğalmasıyla, bu işte kullanılan donanım daha kolay bulunur hale geldi. Artık görüntüler gerçek zamanlı olarak işlenebiliyordu, televizyon standartlarınin birbirine dönüşümündeki kullanımı buna örnek olarak verilebilir. Genel amaçlı bilgisayarlar, daha hızlı hale gelmeleri ile birlikte, sayısal görüntü işleme için özelleşmiş ve bilgisayar yoğunluklu işlemler haricinde sayısal görüntü işleme alanında yaygın kullanılır hale geldiler.

2000'li yıllarda hızlı bilgisayarın ve sinyal işleyicilerin gelişimiyle, sayısal görüntü işleme görüntü işlemenin en yaygın konusu haline gelmiştir. Genellikle hem çok amaçlı hem de en ucuz yöntem olduğu için kullanılmaktadır.

Sayısal sinyal işleme teknolojisi Space Foundation Space Technology Hall of Fame tarafından 1994 yılında tıbbi uygulamalar için kullanılmaya başlanmıştır.[2]

Kullanım alanları

Sayısal görüntü işleme oldukça karmaşık algoritmaların uygulanmasına olanak verir, bu sayede basit konularda ileri teknoloji içeren performans sağlar ve analog için imkânsız olan gerçekleştirimleri sunar.

Sayısal sinyal işlemenin kullanım alanları şu şekildedir:

Sayısal sinyal işleme aşağıda belirtilen konularda da kullanılmaktadır:

Uygulamalar

Sayısal kamera görüntüleri

Dijital kameralar, genellikle, görüntü sensöründen aldıkları işlenmemiş veriyi belirli resim dosya biçiminde renk düzeltimli görüntüye dönüştürebilen sayısal görüntü işleme mikroçiplerini bulundurur. Dijital kameralar film kameralardan farklı olarak oluşturdukları görüntüleri kalitelerini artırmak için ileri işleme tabi tutarlar. Birçok dijital kamera her fotoğraf karesi için parlaklık aralığı sunar ve görüntü histogramını göstebilir gelişmişliktedir.

Film

1973 yapımı "Westworld" sayısal görüntü işleme tekniklerinin kullanıldığı ilk filmdir.[3]

Akıllı taşınabilir sistemler

Sayısal görüntü işleme akıllı taşınabilir sistemlerde, otomatik plaka ve trafik işaretleri tanımayı da içeren geniş bir kullanım alanına sahiptir.

Ayrıca bakınız

Kaynakça

  1. ^ Azriel Rosenfeld, Picture Processing by Computer, New York: Academic Press, 1969
  2. ^ "Space Technology Hall of Fame:Inducted Technologies/1994". Space Foundation. 1994. 12 Mart 2012 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 7 Ocak 2010. 
  3. ^ A Brief, Early History of Computer Graphics in Film 17 Temmuz 2012 tarihinde Wayback Machine sitesinde arşivlendi., Larry Yaeger, 16 August 2002 (last update), retrieved 24 March 2010

Konuyla ilgili yayınlar

  • Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods and Steven L. Eddins (2004). Digital Image Processing using MATLAB. Pearson Education. ISBN 978-81-7758-898-9. 

Dış bağlantılar

İlgili Araştırma Makaleleri

<span class="mw-page-title-main">Bilgisayar bilimi</span> belirli evren kurallarına dayalı, sistematik çalışan ve elementlerin ya da ağların birbirleriyle olan ilişkisi

Bilgisayar bilimi, bilgisayarların tasarımı ve kullanımı için temel oluşturan teori, deney ve mühendislik çalışmasıdır. Hesaplamaya ve uygulamalarına bilimsel ve pratik bir yaklaşımdır. Bilgisayar bilimi; edinim, temsil, işleme, depolama, iletişim ve erişimin altında yatan yönteme dayalı prosedürlerin veya algoritmaların fizibilitesi, yapısı, ifadesi ve mekanizasyonunun sistematik çalışmasıdır. Bilgisayar biliminin alternatif, daha özlü tanımı "büyük, orta veya küçük ölçekli algoritmik işlemleri otomatikleştirme çalışması" olarak nitelendirilebilir. Bir bilgisayar bilimcisi, hesaplama teorisi ve hesaplama sistemlerinin tasarımı konusunda uzmanlaşmıştır.

<span class="mw-page-title-main">Sensör</span>

Sensör,, fiziksel bir olayı tespit etmek amacıyla bir çıkış sinyali üreten cihazdır.

<span class="mw-page-title-main">Yük bağlaşımlı aygıt</span>

Yük bağlaşımlı cihaz (CCD) veya CCD sensörü, bir dizi bağlantılı veya birleştirilmiş kapasitör içeren bir entegre devre'dir. Harici bir devrenin kontrolü altında, her kapasitör elektrik yükünü komşu bir kapasitöre aktarabilir. CCD sensörleri, dijital görüntülemede kullanılan önemli bir teknolojidir.

Sayısal işaret işleme, sayısal işaretler ve bu işaretlerin işleme yöntemlerini inceler. Amacı genellikle analog sinyalleri ölçmek ya da filtrelemek olan DSP, bu işlemi yapabilmek için öncelikle bir analog-sayısal dönüştürücü kullanır ve sinyalleri işleyebileceği bir hale getirir. Yapılmak istenen işlemler yapıldıktan sonra da sayısal-analog dönüştürücü kullanılarak tekrar analog sinyal edilir. Bu işlemler bazen digital signal processor ya da Türkçe adıyla sayısal işaret işleyici denilen özel tip işlemcileri kullanan bilgisayarlar tarafından gerçekleştirilir.

Ayrık Fourier Dönüşümü, Fourier analizinde kullanılan özel bir Fourier dönüşümüdür.

<span class="mw-page-title-main">Diferansiyel geometri</span>

Diferansiyel geometri türevin tanımlı olduğu Riemann manifoldlarının özellikleriyle uğraşan matematiğin bir alt disiplinidir. Başka bir deyişle, bu manifoldlar üzerindeki metrik kavramlarla uğraşır. Eğrilik, eğriler için burulma ve yüzeyler için değişik eğrilikler, araştırılan özellikler arasındadır.

<span class="mw-page-title-main">Dijital fotoğrafçılık</span>

Sayısal Fotoğrafçılık, nesnelerin görüntülerini oluşturmak için sayısal teknolojinin kullanıldığı bir fotoğrafçılık tarzıdır. Sayısal teknolojinin gelişimine kadar fotoğrafçılıkta görüntülerin karta basılması için kimyasal işlemlere ihtiyaç duyulan fotoğraf filmi kullanılmaktaydı. Aksine, sayısal görüntü kimyasal işleme gerek olmaksızın tamamen sayısal teknoloji ve bilgisayar kullanılarak görüntülenebilir, basılabilir, işlenebilir, taşınabilir ya da arşivlenebilir.

<span class="mw-page-title-main">Sayısal ses</span>

Sayısal ses, analog ses verisinin bilgisayarlarda işlenebilmesi için dönüştürülmüş haline denir.

<span class="mw-page-title-main">DV (format)</span>

DV (Digital Video) görsel ve sesli verilerin bir kayıt türüdür. Temeli manyetik kayıt türü olan analog videoya dayanır, farkı algılanan bilgilerin karmaşık yollara başvurmadan kameradan bilgisayara direkt dijitalleştirilebilmesidir. Standart olarak 1994 yılında kabul edilmiş, bilgisayarlı veri işlemciliğinin yayılmasıyla birlikte çok kısa bir zamanda yaygınlık görmüştür. En bilinen DV biçimleri, üretici firmalara bağlı olarak DV, MiniDV, DVCAM, Digital8, DVCPro, DVCPro50 ve yeni nesil HDV dir. Bunlardan en ucuz kayıt şekli miniDV dir.

<span class="mw-page-title-main">Gözetimli öğrenme</span>

Gözetimli öğrenme ya da denetimli öğrenme, bilinen etiketler ve özellikler kullanarak bir fonksiyon öğrendiğimiz, makine öğreniminin önemli bir alt dalıdır. Bu yöntem, eğitim veri seti kullanılarak öğrenilen modelin, yeni ve bilinmeyen veri noktalarını doğru bir şekilde tahmin etmesini amaçlar.

<span class="mw-page-title-main">Öznitelik çıkarımı</span>

Makine öğrenimi, örüntü tanıma ve görüntü işleme alanlarında kullanılan öznitelik çıkarımı, girdi olarak verilen ölçülmüş verileri kullanarak türetilmiş değerler (öznitelikler) oluşturur. Türetilen değerlerin bilgilendirici ve artıksız olması, öğrenme sürecini kolaylaştırıcı olması ve bazı durumlarda insan uzmanlar tarafından daha iyi anlaşılabilir (yorumlanabilir) olması amaçlanır. Öznitelik çıkarımı, boyut indirgeme konusuyla ilişkilidir.

<span class="mw-page-title-main">Veri edinimi</span>

Veri edinimi gerçek dünyanın fiziksel koşullarını ölçen ve elde edilen örnekleri bilgisayar tarafından manipüle edilebilen dijital sayısal sonuçlara dönüştüren sinyalleri örneklendirme sürecidir. Veri edinim sistemleri DAS VEYA DAQ ile kısaltılmıştır. Genellikle analog dalga formlarını işlemek için dijital değere dönüştürür.

<span class="mw-page-title-main">Dijital sinyal</span>

Dijital sinyal ya da ayrık sinyal, verileri ayrık değerler dizisi olarak temsil etmek için kullanılan bir sinyaldir. Herhangi bir zamanda, sınırlı sayıda değerden en fazla birini alabilir. Bu, sürekli değerleri temsil eden bir analog sinyal ile çelişir; herhangi bir zamanda, sürekli bir değerler aralığında gerçek bir sayıyı temsil eder.

Nesne tespiti bilgisayarla görü ve görüntü işleme ile ilgili bilgisayar teknolojisi

Nesne tespiti, dijital görüntülerde ve videolarda belirli bir sınıftaki anlamsal nesnelerin örneklerini algılamakla ilgilenen, bilgisayarla görme ve görüntü işleme ile ilgili bir bilgisayar teknolojisidir. Nesne tespiti, bilgisayarla görme ve görüntü işlemeden farklı olarak algılanan nesnenin görüntü üzerinde koordinatlarının bulunmasını içerir. Bulunan koordinatlar ile nesnenin bir çerçeve ile içine alınacağı alan da tespit edilmiş olur. Nesne tespiti, gerçek zamanlı (anlık) ve gerçek zamanlı olmayan olarak ikiye ayrılır. Üzerinde iyi araştırma yapılmış alanlar yüz tespiti, yaya tespiti ve araç tespitidir. Nesne tespiti, görüntü alma ve video gözetimi dahil olmak üzere bilgisayarla görmenin birçok alanında uygulamaya sahiptir.

<span class="mw-page-title-main">Görüntü eşikleme</span>

Dijital görüntü işlemede, eşikleme, görüntüleri bölümlere ayırmada kullanılan bir yöntemdir. Görüntülere gri tonlama eklendikten sonra ikili (binary) bir görüntü elde edilir. İkili görüntüler oluşturmak için eşikleme kullanılabilir.

<span class="mw-page-title-main">Bilgisayarlı görü</span> görsellerden veri bilgisi çıkartmak

Bilgisayarlı görü, bilgisayarların dijital görüntülerden veya videolardan nasıl bir anlam kazanabileceğiyle ilgilenen disiplinler arası bilimsel bir alandır. Mühendislik yöntemleriyle, insan görsel sisteminin yapabileceği görevleri anlamaya ve otomatikleştirmeye çalışmaktadır.

Burada, sayısal analiz veya veri analizi için kullanılmak üzere tasarlanmış önemli son kullanıcı bilgisayar uygulamaları listelenmiştir:

<span class="mw-page-title-main">Karışık sinyal devreleri</span>

Karışık sinyalli entegre devre, tek yarı iletken kalıpta hem analog hem de dijital devresi olan entegre bir devre'dir.

RAMDAC , bir ekran kartının önemli bir bileşenidir ve bilgisayarın dijital sinyalleri analog video sinyallerine dönüştürmekle görevlidir. Bu, bilgisayarın dijital içeriği, monitörün anlayabileceği analog bir formata dönüştürerek görüntüleme işlemini mümkün kılar. Ancak, daha yeni ekran kartlarında bu bileşenin önemi azalmıştır.

Hesaplamalı arkeoloji, uzun vadedeki insan davranışı ve davranışsal evrimin incelenmesi için bilgisayar tabanlı analitik yöntemleri ifade eder. Adlarının önüne 'hesaplamalı' sözcüğü eklenmiş olan diğer alt disiplinlerde olduğu gibi, terim, bilgisayar yardımı olmadan gerçekçi bir şekilde gerçekleştirilemeyen yöntemleri temsil etmektedir.


Bu sayfa, bu Vikipedi makalesine dayanmaktadır.
Metin, CC BY-SA 4.0 lisansı altında mevcuttur; ek koşullar uygulanabilir.
Görseller, videolar ve sesler kendi lisansları altında mevcuttur.