hesabın var mı? giriş yap

  • eldivenle cm oynatmıştır adama.

    maçı takip ederken karlı bir kış günü elazığ deplasmanından 3 puan çıkartan mancini gibi sevinirsin. ambiyans yaratır mis gibi.

  • kış aylarında sokakta müzik yapan insanların hem ellerini hem de içini ısıtabilecek, onları motive edip işlerini keyifle yapmalarına katkı sağlayacak, bahşiş bırakmaktan daha anlamlı, güzel bir davranış.

    kalabalık bir caddenin kaldırımlarında müzik yapıyorum. güneş yolu ısıtsa da kaldırımlar hep gölgede kalıyor. ben de soğuğa çözüm olarak parmak uçları kesik eldivenlerimi giyerek yapıyorum müziğimi. tabi bu önlemim kısa bir süreliğine soğuğu engelliyor.

    bir dükkanın önünde yine bir gün müziğimi yaparken, dükkan sahibi yanıma gelip ''kolay gelsin'' dedi. teşekkür etme anlamında gülümseyip başımı salladım. adam geri içeri girip, yaklaşık 2 dakika sonra geri yanıma geldi. elindeki kupayı yanıma bırakıp ''için ısınsın, hava çok soğuk'' dedi ve geri dükkanına girdi.

    hala güzel insanların olduğuna inandım.

  • work and travel ile yurtdışına giden bir arkadaş, otelde çalışmaktadır.

    biri çağırır ve "iron (ütü)" ister.
    bizimki gider, ayran getirir.

    bunu gören adam sinirlenir,
    eliyle bir şeyi ütülermiş gibi yaparak "iron! iron!" der.
    bizimki ayranı çalkalar.

  • bizim miletin gerçekten de mal olduğunun göstergesi. yani ürün 4 lira değil de 400 lira olsaydı mı "rezalet"i hakedecekti? adam ürün almış mı, almış. mağdur olmuş mu, olmuş. olay bu bence.

  • teknolojinin tam adi fast motion deblurring yani hizli hareket bulaniksizlastirma. ilgili paper fazlasiyla teknik olarak ele aldigindan, basit orneklerle anlatmaya calisalim.

    oncelikle hizli hareket eden cisim degil, cismi fotograflayan kamera. yani bulanikligin genel olarak fotografa yayilmis olmasi lazim. eger kamera sabit dururken cisim hareket ederse, sadece belirli bolgelerde bulaniklik olur (motion blur) ki bu durumun algoritma tarafindan duzeltilemeyecegi ozellikle belirtilmis. en iyi ornek, gece elle cekilen uzun pozlamali fotograflar.

    simdi diyelim ki gece odanin fotografini cekiyorum, elimde slr kamera var. odada tek bir lamba var ve fazla isik veremiyor. pozlama 2 sn gibi degerlere cikmis ama aldirmiyorum, basiyorum dugmeye perde aciliyor. tabii bu arada ellerim titriyor, psikopat oldugum icin (ve entry'nin gelecegine hizmet ettiginden) ellerim "w" seklinde titriyor. fotograf onizlemesine baktigimda, bulanik bir oda ve koca bir "m" harfi goruyorum.

    titreme odadaki butun esyalarin hatlarini birbirine sokuyor, ama bu titremenin tam olarak nasil gerceklestigini gosteren bir referansim var; odanin ortasindaki lambanin olusturdugu "m" sekli. tabii bu gereken bilgilerden ilki ve kolay olani, esas sorun odadaki cisimlerin sekillerinde. buna gecmeden algoritmanin nasil calistigini gorsel olarak temsil edebilecek guzel bir ornegi inceleyelim.

    vizkozitesi yuksek sivilarin laminer akis ozelligini gosteren deneyde, misir surubunun icine kirmizi, yesil ve mavi renkler enjekte ediliyor ve sonra bir duzenek yardimiyla daireseler hareketlerle karistiriliyor. 3 renk, hareket yonunde uzayarak birbirlerine karisiyorlar.

    deney kabindaki uc renkli sivi yerine, sabit uc renkli isik olsa ve dairesel hareket eden kamera ile uzun pozlamali fotografi cekilse, bahsedilen deneyle cok benzeyen sonuclar elde edilir.

    deneyin devaminda sivilarin bulundugu duzenek dairesel hareketle tam tersi yone cevriliyor ve birbine karismis renkler ayrisarak kirmizi yesil ve mavi kitlelere geri donusuyorlar. peki uc ayri isigin kamera hareketinden dolayi birbirine girdigi uzun pozlama fotografi, ters isleme ile 3 ayri isiga dondurmek mumkun mu? kameranin hareket yonununun dairesel oldugunu biliyoruz. bilmedigimiz ise birbirine giren sekillerin ilk halde neye benzedikleri. kirmizi yesil ve mavi isiklardan birer tane mi yoksa birden fazla mi var, bu isiklarin sekilleri kare mi yoksa ucgen mi?

    gece los isikta cekilen oda fotografina geri donelim. kameranin "w" seklinde sallandigini gosteren "m" seklinde referansimiz var, yani resimdeki diger butun cisimler "m" seklinde hayalet uzantilara sahipler. bu referansi algoritmaya tanittigimizda gerekli olan diger veriyi toplamaya basliyor. renklerdeki keskinlik ve farkliliklardan, cisimlerin genel hatlarini tahmin ederek, ters "m" sureciyle eslestirmeye calisiyor. sonucta en keskin hatlari veren ve hayaletleri en iyi sekilde yok eden goruntuyu seciyor.

    tabii her fotografta parlak isik referansi olamasi beklenmiyor. bunun yerine keskinligi yuksek bir cismin veya fotografin genel akisina bakarak kameranin nasil titredigi hesap etmeye calisiliyor. sitedeki ornek sonuclara bakilirsa oldukca basarili.

    algoritma ilk olarak siggraph asia 2009'da sunulmus, yani aralik 2009'da. adobe'nin surece dahil olmasindan sonra gizmodo'da yayinlanmasi ekim 2011'i bulmus, neredeyse iki yil. su anda photoshop cs6'ya yetistirilmeye calisiliyor fakat bu kesin degil, 6.5'e de kalabilir.

    tum baglantilar:
    paper: http://rosaec.snu.ac.kr/…/id/chle-siggraph-2009.pdf
    universite ozet: http://cg.postech.ac.kr/…ch/fast_motion_deblurring/
    tarihi ve ilginc resimler uzerinde denemeler: http://juew.org/deblurfamousphoto.html
    kaynak algoritma is basinda: http://www.youtube.com/watch?v=uqmw3olelm4