`goruntu-isleme` ile İlgili Madde Sonuçları

Wiener filtresi, sinyal işleme ve görüntüleme alanlarında kullanılan optimizasyon tabanlı bir filtreleme tekniğidir. Şekil 1 ile de gösterildiği üzere gürültüyle bozulan bir sinyalin veya görüntünün, orijinaline en yakın hâle getirilmesi amacıyla geliştirilmiştir. Bu teknik, özellikle radar, tıbbi görüntüleme ve telekomünikasyon gibi alanlarda yaygın olarak uygulanmaktadır. Temel prensibi, ortamdaki sinyaller hakkında önceden bilinen istatistiksel bilgileri kullanarak ortalama kareler hatasını (

Derin öğrenme (Deep Learning), yapay zekânın alt alanlarından biri olan makine öğrenmesinin içinde yer almaktadır. Genel olarak yapay zekâ, insan benzeri yetenekleri taklit eden sistemleri ifade ederken; makine öğrenmesi, verilerden öğrenen ve zamanla kendini geliştiren algoritmalar bütünüdür. Derin öğrenme terimi, aslında Yapay Sinir Ağlarını (Artificial Neural Networks - ANN) kullanan yöntemleri tanımlanmaktadır. İnsan beynindeki nöronlara benzer şekilde, yapay sinir ağları da düğümler (nöronl

Son yıllarda bilgisayarla görme (computer vision) ve yapay zekâ (AI) alanında yaşanan gelişmeler, makinelerin çevresini daha iyi algılayabilmesini mümkün kılmıştır. Bu çerçevede, Google tarafından geliştirilen MediaPipe, görsel ve işitsel verilerin gerçek zamanlı olarak analiz edilmesini sağlayan açık kaynaklı bir yazılım çatısı olarak dikkat çeker. Kullanımı kolay, platformlar arası çalışabilen ve güçlü GPU desteği bulunan bu yapı, hem araştırma hem de endüstriyel projelerde geniş bir kullanım

Ölçekten bağımsız özellik dönüşümü (Speeded-Up Robust Features - SURF), bilgisayarlı görü ve görüntü işleme alanında sıklıkla kullanılan bir özellik çıkarım yöntemidir. SURF, özellikle nesne tanıma, görüntü eşleme ve 3B rekonstrüksiyon gibi uygulamalarda etkili bir şekilde kullanılır. Bu yöntem, ölçek değişimlerine karşı dayanıklı olması ve hızlı çalışması nedeniyle tercih edilir. SURF'ün GelişimiSURF’ün geliştirilmesinden önce, özellik çıkarımı alanında en yaygın kullanılan yöntemlerden biri SI

Bölge İlgi Alanı (Region of Interest, RoI), görüntü işleme ve bilgisayarla görme disiplinlerinin temel kavramlarından biri olarak, bir görüntünün bütününden ziyade belirli bir kısmının analiz amacıyla ayrıştırılmasını ifade eder. RoI, görüntünün yalnızca anlamlı ya da görevle doğrudan ilişkili olan kısmının işleme tabi tutulmasına olanak tanıyarak hem hesaplama maliyetlerini azaltmakta hem de analiz doğruluğunu artırmaktadır. Tanımsal olarak bir RoI, görüntü uzayında şeklinde temsil edilebilir;

Bilgisayarlı görü, makinelerin ve bilgisayarların görsel veriyi algılaması, analiz etmesi ve yorumlaması sürecine verilen isimdir. Bu alan, görüntü işleme, makine öğrenmesi, örüntü tanıma, yapay zekâ ve istatistiksel analiz tekniklerinin birleşimini içerir. İnsan görsel sistemini model alma amacıyla başlayan bilgisayarlı görü çalışmaları, günümüzde otonom araçlardan sağlık teknolojilerine kadar birçok sektörde kritik rol oynamaktadır.Tanım ve TarihçeBilgisayarlı görü, görsel veriyi sayısal biçim

Görüntü işleme teknolojileri, son yıllarda savunma sanayisinde giderek daha kritik bir rol üstlenmektedir. Yapay zeka, makine öğrenmesi ve derin öğrenme tekniklerinin gelişmesiyle birlikte, savunma sistemlerinin görsel verileri analiz etme ve anlamlandırma kapasitesi büyük ölçüde artmıştır. Bu gelişmeler, gözetleme sistemlerinden hedef tespitine, insansız hava araçlarından sınır güvenliğine kadar pek çok alanda stratejik üstünlük sağlamaktadır.Hedef Tespit Sistemleri ve İnsansız Sistemlerde Uygu

Görüntü işleme, dijital görsellerin bilgisayarlar tarafından analiz edilmesi, dönüştürülmesi ve anlamlandırılması sürecidir. Bu teknoloji sayesinde makineler, insan gözünün görebildiği verileri sayısal biçimde işleyerek çeşitli görevleri gerçekleştirebilir. Görüntü işleme sistemleri, görsellerdeki desenleri, objeleri, yüzleri veya yazıları tespit etmek ve bu verilerden anlam çıkarmak üzere geliştirilmiştir.TarihçeGörüntü işleme teknolojileri 1960'lı yıllarda NASA tarafından uzay araştırmalarında

Detection Transformer (DETR), 2020 yılında Facebook AI tarafından geliştirilmiş, nesne tespiti görevlerinde uçtan uca (end-to-end) öğrenme yaklaşımını benimseyen yenilikçi bir yapay zeka modelidir. DETR, geleneksel nesne algılama yöntemlerinden farklı olarak, görüntüdeki nesnelerin konumlarını ve sınıflarını tahmin etmek için Transformer mimarisini merkezine alan ilk modeldir.Arka PlanGeleneksel nesne algılama sistemleri genellikle çok aşamalı bir işleme hattı (pipeline) içerir. Bu aşamalar aras

Evrişimli Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks - CNN), özellikle görüntü işleme, nesne tanıma ve bilgisayarlı görü alanlarında yaygın olarak kullanılan bir derin öğrenme modelidir. CNN'ler, geleneksel yapay sinir ağlarına kıyasla daha az parametreye sahip olmaları ve yerel özellikleri etkili bir şekilde öğrenebilmeleri nedeniyle tercih edilmektedir.Evrişimli sinir ağlarının temelinde yapay sinir ağları yatmaktadır ve bu ağlar, insan beyninin işleyişi baz alınarak oluşturulmuş modellerdir.