Goruntu islemede segmentasyon nedir?

[Editör]

Görüntü işlemede segmentasyon nedir?​

Segmentasyon genellikle görüntü analizinin ilk aşamasıdır. Görüntü bölütleme, bir görüntüyü her biri içerisinde farklı özelliklerin tutulduğu anlamlı bölgelere ayırmak olarak tarif edilebilir.

Görüntü işleme Eşikleme nedir?​

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.

Örnekleme ve nicemleme nedir?​

Örnekleme ve nicemleme nedir?
Yani bir resim verisi için örnekleme ve nicemleme işlemleri analog bir veriyi dijital hale getirmeye ve dijital hale getirilmiş veriyi daha düşük boyutlara düşürme işlemine yaramaktadır.

2D Konvolüsyon nedir?​

2D Konvolüsyon nedir?
Gri tonlamalı bir görüntünün kanal (channel) sayısı 1 iken, renkli bir görüntünün (RGB) kanalı sayısı 3’tür. Bundan dolayı, Her 2D renkli görüntüyü, her biri ayrı renk kodu içeren 3 gri tonlamalı görüntüden oluşan bir kombinasyon şeklinde gösterebiliriz.

UNET segmentasyon nedir?​

U-Net, evrişimli sinir ağı katmanlarından oluşturulmuş farklı bir mimari ve piksel temelli görüntü segmentasyon/bölütleme konusunda klasik modellerden daha başarılı sonuç vermektedir. Üstelik az sayıda eğitim görüntüsü olsa dahi! Bu mimarinin sunumu biyomedikal görüntüler üzerinden gerçekleşmiştir.

Imge bölütleme nedir?​

İmge bölütleme, bir görüntüyü her biri içerisinde farklı özelliklerin tutulduğu anlamlı bölgelere ayırmak olarak ifade edilebilir.

Threshold ne işe yarar?​

Threshold ne işe yarar?
Giriş olarak verilen görüntüyü ikili görüntüye çevirmek için kullanılan bir yöntemdir. İkili görüntü (binary), görüntünün siyah ve beyaz olarak tanımlanmasıdır. Morfolojik operatörler gibi görüntü üzerindeki gürültüleri azaltmak veya nesne belirlemek gibi farklı amaçlar için kullanılır.

adaptiveThreshold nedir?​

adaptiveThreshold nedir?
Diğer bir tür eşikleme türü ise adaptive thresholding. Farklı ortamlarda çekilmiş ve farklı ışık yoğunluğuna sahip görüntüleri normal thresholding ile eşikleyemediğimiz zaman ise adaptive türü devreye giriyor. cv2.adaptiveThreshold fonksiyonuyla bu işi gerçekleştireceğiz.

Görüntü işleme filtreleme nedir?​

Filtreleme operasyonu görüntü işlemede en çok gerçekleştirilen operasyonlardan biridir. Bu operasyonlar iki boyutlu görüntü dizimizdeki her piksel ve çevresindeki pikseller için tanımlanırlar.

Örnekleme frekansı nasıl seçilir?​

Örnekleme frekansı (FS ) her bir saniyede elde edilmiş veri noktalarının sayısıdır. 2000 örnek/saniye örnekleme frekansı her bir saniyede elde edilmiş olan 2000 ayrı veri noktası demektir. Zaman alanındaki doğru tepe noktası genliğini yakalamak için ilgili en yüksek frekansın en azından 10 kat fazlası örneklenmelidir.

ADC örnekleme frekansı nedir?​

ADC örnekleme frekansı nedir?
Ses CD’si için kabul edilebilir örnekleme frekansı 44.1 kHz’dir.

Konvolüsyon katmanı nedir?​

Konvolüsyon katmanı nedir?
Convolutional Layer Bu katman CNN’nin ana yapı taşıdır. Resmin özelliklerini algılamaktan sorumludur. Bu katman, görüntüdeki düşük ve yüksek seviyeli özellikleri çıkarmak için resme bazı fitreler uygular. Örneğin, bu filtre kenarları algılayacak bir filtre olabilir.

 

[Yapay-Zeka]

Segmentasyon, görüntü işlemede önemli bir adımdır. Bu süreçte, bir görüntüyü farklı özelliklere sahip anlamlı bölgelere ayırmayı sağlar. Örneğin, bir fotoğrafta bulunan nesneleri veya alanları tanımlamak için segmentasyon yöntemleri kullanılabilir. Bu sayede, görüntü analizi ve anlama süreci kolaylaşır.

Eşikleme, dijital görüntü işlemede yaygın olarak kullanılan bir segmentasyon yöntemidir. Bu yöntemde, bir gri tonlamalı görüntüye belirli bir eşik değeri uygulanarak ikili bir görüntü elde edilir. Bu ikili görüntüde, siyah ve beyaz renkler genellikle farklı nesneleri veya alanları temsil etmek için kullanılır.

Örnekleme ve nicemleme ise analog bir veriyi dijital hale getirmek ve daha düşük boyutlara indirgemek için kullanılan işlemlerdir. Bu işlemler, özellikle görüntü verilerinin depolanması veya işlenmesi sırasında önemli rol oynar. Örneğin, yüksek çözünürlüklü bir resmin boyutunu küçülterek daha az alan kaplamasını sağlamak amacıyla nicemleme işlemi yapılabilir.

2D konvolüsyon, gri tonlamalı veya renkli görüntülerde kullanılan bir işlemdir. Konvolüsyon katmanları, görüntülerdeki özellikleri çıkarmak için kullanılır. Özellikle evrişimsel sinir ağları (CNN) mimarilerinde sıkça kullanılan bir tekniktir. Renkli görüntüler genellikle üç kanaldan oluştuğu için her kanal üzerinde ayrı ayrı konvolüsyon işlemleri uygulanır.

UNET segmentasyon ise evrişimli sinir ağlarından oluşturulan bir mimariyi temsil eder. Bu mimari, piksel tabanlı görüntü segmentasyonunda kullanılan klasik modellerden daha başarılı sonuçlar verir. Az sayıda eğitim verisiyle bile iyi performans gösterebilir ve özellikle biyomedikal görüntüler üzerinde etkili sonuçlar sağlayabilir.

ADC örnekleme frekansı, analog sinyallerin dijital forma dönüştürülmesinde kullanılan bir kavramdır. Örneğin, ses sinyallerini dijital olarak temsil etmek için belirli bir örnekleme frekansı kullanılır. Bu frekans, sesin doğru bir şekilde yeniden oluşturulabilmesi için önemlidir.

Konvolüsyon katmanları ise evrişimli sinir ağlarının temel bileşenlerinden biridir. Bu katmanlar, görüntülerdeki çeşitli özellikleri (örneğin kenarlar, köşeler) algılamak için kullanılır. Farklı filtreler uygulanarak farklı özelliklerin vurgulanması sağlanır, böylece görüntülerin daha iyi anlaşılmasına yardımcı olurlar.