Görüntü Edinme: Bir kamera veya sensör tarafından algılanan ışık bilgisini dijital bir formata çevirerek bir görüntü elde edilir.
Ön İşleme: Gürültüyü azaltma, kontrastı artırma, renk düzeltme gibi işlemlerle görüntü kalitesini iyileştirmek amaçlanır.
Filtreleme: Belirli özellikleri vurgulamak veya gürültüyü azaltmak için görüntü üzerinde filtreler uygulanır.
Özellik Çıkarma: Görüntü üzerinde belirli özellikleri tanımlamak amacıyla çeşitli algoritmalar kullanılarak özellik çıkarma işlemi gerçekleştirilir.
Tanıma ve Sınıflandırma: Özelliklerin çıkartılmasının ardından, görüntüdeki nesneleri tanıma ve sınıflandırma işlemleri uygulanır. Bu genellikle makine öğrenimi algoritmaları ile gerçekleştirilir.
İnterpretasyon ve Karar: Tanınan nesnelerin yorumlanması ve karar verme aşamasıdır. Bu aşamada elde edilen bilgiler kullanıcının veya sistem operatörünün hedefine ulaşmasına yardımcı olur.
Tıp Alanında: Tıbbi görüntüleme, teşhis ve cerrahi planlamada kullanılır.
Otomotiv Sektöründe: Araç güvenliği, sürücü destek sistemleri ve otonom araç teknolojilerinde görüntü işleme uygulanır.
Güvenlik ve Gözetim: Video gözetim sistemlerinde yüz tanıma, plaka tanıma gibi uygulamalarla güvenlik artırılır.
Tarım: Bitki hastalıklarının tespiti, ürün sayımı ve tarla yönetiminde görüntü işleme kullanılır.
Eğlence ve Oyunlar: Yüz tanıma, hareket algılama ve artırılmış gerçeklik uygulamalarında kullanılır.
Endüstriyel Otomasyon: Üretim hattındaki hataları tespit etmek, kalite kontrolü yapmak için görüntü işleme sistemleri kullanılır.
