Yazar: yucesayilgan@gmail.com

Dijital Görüntüleme Algılayıcılarının Kapsamlı Analizi: Fiziksel Prensiplerden Kuantum ve Hesaplamalı Mimarilere

1. Giriş: Fotonların Dijital Veriye Dönüşümünün Fiziksel Temelleri

Görüntüleme teknolojisi, insanlığın görsel hafızasını oluşturma ve gerçekliği kaydetme arzusunun bir sonucu olarak, mağara resimlerinden gümüş halojenürlü kimyasal filmlere ve günümüzün ultra hassas silikon tabanlı yarı iletkenlerine kadar uzanan olağanüstü bir evrim geçirmiştir. Modern dijital kameraların kalbinde yer alan görüntü algılayıcıları (sensörler), kuantum mekaniği, katı hal fiziği, optik mühendisliği ve sinyal işleme teorisinin en karmaşık kesişim noktasını temsil etmektedir. Bu rapor, ışığın madde ile etkileşiminden başlayarak, CCD ve CMOS gibi temel mimarilerin çalışma prensiplerini, Dual Native ISO, Dual Gain Output (DGO) ve Triple Base ISO gibi modern sinyal güçlendirme stratejilerini ve nihayetinde SPAD, QIS, Organik CMOS ve Olay Tabanlı (Event-Based) sensörler gibi geleceğin görüntüleme paradigmalarını kapsamlı bir şekilde analiz edecektir.

Dijital görüntülemenin özü, analog dünyanın sürekli ışık bilgisini (foton akısı), dijital dünyanın ayrık (discrete) ve işlenebilir verilerine (elektronlar ve bitler) dönüştürme sürecidir. Bu süreç, fotoelektrik etkinin hassas bir mühendislikle kontrol altına alınmasına dayanır. Kamera merceğinden geçen ışık, sensör yüzeyine ulaştığında, silikon atomlarının kristal yapısı ile etkileşime girer. Silikon, yaklaşık 1.1 eV (elektron volt) bant aralığına sahip bir yarı iletkendir. Bu, görünür ışık spektrumundaki fotonların enerjisinin, silikonun değerlik bandındaki (valence band) elektronları iletim bandına (conduction band) sıçratmak için yeterli olduğu anlamına gelir. Bu etkileşim sonucunda “elektron-deşik” (electron-hole) çiftleri oluşur.¹

Sensör yüzeyi, “piksel” veya teknik adıyla “fotosite” (photosite) olarak bilinen milyonlarca, hatta yüz milyonlarca mikroskobik ışık toplama kuyusuna (potential well) bölünmüştür. Her bir fotosite, pozlama süresi boyunca üzerine düşen foton sayısı ile orantılı olarak serbest kalan elektronları bu potansiyel kuyularında hapseder. Bu birikim süreci, sensörün “Full Well Capacity” (Tam Kuyu Kapasitesi – FWC) olarak adlandırılan doygunluk noktasına kadar devam eder. FWC, bir sensörün dinamik aralığını belirleyen en temel fiziksel parametrelerden biridir; daha derin kuyular, daha fazla elektron biriktirebilir ve dolayısıyla parlak alanlarda detay kaybı (clipping) olmadan daha fazla ışık bilgisini saklayabilir.³

Ancak bu dönüşüm süreci, ideal bir ortamda gerçekleşmez. Termodinamik yasaları gereği, sensördeki atomların termal titreşimleri de elektronların serbest kalmasına neden olabilir. Işık olmasa bile oluşan bu sinyale “Karanlık Akım” (Dark Current) denir ve görüntüde gürültü (noise) olarak karşımıza çıkar. Ayrıca, fotonların gelişindeki kuantum belirsizliği “Foton Atış Gürültüsü” (Photon Shot Noise) yaratır.¹ Modern sensör mühendisliğinin temel amacı, bu gürültü tabanını (noise floor) mümkün olduğunca aşağı çekerek Sinyal-Gürültü Oranını (Signal-to-Noise Ratio – SNR) maksimize etmektir. Analog yükün voltaja çevrilmesi, bu voltajın yükseltilmesi (amplifikasyon) ve Analog-Dijital Çeviriciler (ADC) aracılığıyla dijital kodlara dönüştürülmesi süreçleri, sensör mimarilerinin performansını belirleyen kritik darboğazlardır.

Bu rapor, fotokimyasal film emülsiyonunun stokastik (rastgele) gren yapısından, dijital sensörlerin deterministik ızgara yapısına geçişin getirdiği estetik ve teknik sonuçları da irdeleyerek ², sensör teknolojisinin sadece bir kayıt aracı değil, aynı zamanda görsel anlatımın sınırlarını belirleyen bir enstrüman olduğunu ortaya koyacaktır.

2. Temel Sensör Mimarileri: CCD ve CMOS Paradigması

Dijital görüntüleme tarihinin büyük bir kısmı, yük taşıma ve okuma yöntemleri bakımından temelde farklılaşan iki ana teknoloji arasındaki rekabetle şekillenmiştir: Charge-Coupled Device (CCD) ve Complementary Metal-Oxide-Semiconductor (CMOS). Her iki teknoloji de ışığı yakalamak için fotodiyotları kullansa da, yakalanan yükün sensörden dışarıya nasıl aktarıldığı konusundaki mimari farklar, performans karakteristiklerini belirler.

2.1. Charge-Coupled Device (CCD): Seri Aktarımın Mükemmeliyeti ve Sınırları

1969 yılında Bell Laboratuvarları’nda Willard Boyle ve George E. Smith tarafından icat edilen ve yaratıcılarına Nobel Fizik Ödülü kazandıran CCD teknolojisi, uzun yıllar boyunca bilimsel görüntüleme, yayıncılık ve profesyonel fotoğrafçılığın altın standardı olmuştur.¹ CCD’nin çalışma prensibi, literatürde sıklıkla “yangın söndürme kovası tugayı” (bucket brigade) analojisi ile açıklanır.

Bir CCD sensörde, piksellerin büyük çoğunluğu pasif ışık toplayıcılarıdır. Pozlama tamamlandığında, her pikselde biriken yük paketleri (elektronlar), dikey ve yatay kaydırma yazmaçları (shift registers) aracılığıyla, sensörün kenarındaki tek bir (veya çok az sayıda) çıkış amplifikatörüne doğru adım adım kaydırılır. Bu yük transferi, elektrotlara uygulanan voltajın hassas bir zamanlamayla değiştirilmesiyle (clocking) sağlanır.⁶

CCD Mimarisinin Kritik Özellikleri:

Yüksek Tekdüzelik (Uniformity): CCD sensörlerde, tüm piksellerden gelen yük paketleri aynı çıkış amplifikatöründen geçerek voltaja dönüştürülür. Bu durum, amplifikatörler arası üretim farklılıklarından kaynaklanan kazanç hatalarını ortadan kaldırır ve son derece temiz, pürüzsüz, “Sabit Desen Gürültüsü”nden (Fixed Pattern Noise – FPN) arındırılmış görüntüler üretir.⁷
Yüksek Dolum Faktörü (Fill Factor): Piksel alanı içinde amplifikasyon devresi bulunmadığından, piksel yüzeyinin neredeyse tamamı (%100’e yakın) ışık toplamaya ayrılabilir. Bu, özellikle mikro lens teknolojilerinin henüz gelişmediği dönemlerde CCD’ye büyük bir hassasiyet avantajı sağlamıştır.⁵
Global Shutter Yeteneği: Birçok CCD tasarımı (özellikle Interline Transfer CCD), tüm pikselleri aynı anda pozlayıp, yükü saklama alanına (shielded storage area) transfer edebilir. Bu, hareketli nesnelerde bozulma (rolling shutter jello effect) yaratmadan anlık görüntü almayı mümkün kılar.⁷

CCD’nin Dezavantajları ve Düşüşü:

Yüksek Güç Tüketimi: Yük paketlerinin fiziksel olarak sensör boyunca taşınması, yüksek voltajlı saat sinyallerine (clock signals) ihtiyaç duyar. Bu durum, CMOS’a kıyasla 100 kata varan daha fazla güç tüketimine neden olur.¹
Düşük Okuma Hızı: Seri aktarım mekanizması, verinin sensörden çıkış hızını sınırlar. Yüksek çözünürlüklerde yüksek kare hızlarına ulaşmak CCD ile oldukça zordur.
Blooming ve Smear: Çok parlak bir ışık kaynağı bir pikseli doyurduğunda, fazla elektronlar komşu piksellere taşabilir (blooming) veya dikey transfer sırasında dikey çizgiler (smear) oluşturabilir.⁷

2.2. Complementary Metal-Oxide-Semiconductor (CMOS): Paralel Devrimin Yükselişi ve Hakimiyeti

CMOS görüntü sensörleri, 1960’larda Frank Wanlass tarafından patentlenen CMOS üretim sürecine dayanır, ancak modern “Aktif Piksel Sensörü” (APS) yapısı, 1990’larda NASA JPL’de Eric Fossum ve ekibi tarafından geliştirilmiştir.¹ CMOS mimarisinde, her piksel sadece bir fotodiyot değil, aynı zamanda kendi sinyal amplifikatörünü ve bazı durumlarda gürültü giderme devrelerini içeren aktif bir birimdir.

CMOS sensörlerde, her pikselde biriken yük, piksel içindeki transistörler (genellikle 3T, 4T veya 5T yapılar) aracılığıyla hemen voltaja dönüştürülür. Bu voltaj, X-Y adresleme mantığı kullanılarak, tıpkı bir RAM belleğe erişilir gibi, sütun ve satır seçicilerle doğrudan okunabilir. Bu yapı, verilerin seri değil, devasa bir paralellikle işlenmesini sağlar.

CMOS’un Yapısal Avantajları:

Yüksek Hız ve Bant Genişliği: Her pikselin bağımsız erişilebilirliği ve sütun başına paralel ADC (Analog-to-Digital Converter) kullanımı, CMOS sensörlerin CCD’ye göre çok daha yüksek veri okuma hızlarına ulaşmasını sağlar. Bu, 4K, 8K video ve saniyede yüzlerce karelik ağır çekimlerin yolunu açmıştır.⁷
Sistem Entegrasyonu (SoC – System on Chip): CMOS üretim süreci, standart mikroişlemci üretimiyle uyumludur. Bu sayede ADC’ler, zamanlama jeneratörleri, gürültü giderme devreleri (CDS), görüntü işlemcileri (ISP) ve hatta yapay zeka birimleri aynı silikon yonga üzerine entegre edilebilir.⁷
Düşük Güç Tüketimi: Yük transferi yerine voltaj okuma yapıldığı ve düşük voltajlı dijital devreler kullanıldığı için güç verimliliği çok yüksektir.

CMOS’un Tarihsel Sorunları ve Modern Çözümleri:

Düşük Dolum Faktörü ve 4T Piksel Yapısı: Erken dönem CMOS sensörlerde (3T yapısı: Reset, Source Follower, Row Select transistörleri), piksel alanının önemli bir kısmı transistörlere ayrıldığı için ışık toplama alanı dardı. Modern 4T (4-Transistör) piksel yapısı, Pinned Photodiode (PPD) teknolojisi ile birleşerek hem gürültüyü azalttı hem de mikro lenslerin kullanımıyla dolum faktörü sorununu etkisiz hale getirdi.⁹
Rolling Shutter Artefaktları: CMOS sensörler geleneksel olarak satır satır okuma yapar. Bu durum, hızlı hareket eden nesnelerde bükülmelere (skew) neden olur. Ancak, Global Shutter CMOS sensörlerin ve ultra hızlı okuma yapan Stacked sensörlerin gelişimi bu sorunu çözmektedir.²
Sabit Desen Gürültüsü (FPN): Milyonlarca farklı amplifikatörün her birinin kazancının biraz farklı olması, görüntüde sabit bir gürültü deseni yaratır. Bu sorun, Çift İlintili Örnekleme (Correlated Double Sampling – CDS) gibi on-chip devre teknikleriyle, pikselin sıfırlama seviyesi ile sinyal seviyesi arasındaki farkın okunması suretiyle büyük ölçüde elimine edilmiştir.¹

Aşağıdaki tablo, CCD ve CMOS mimarilerinin temel teknik farklarını özetlemektedir:

Özellik	CCD (Charge-Coupled Device)	CMOS (Complementary Metal-Oxide-Semiconductor)
Okuma Yöntemi	Seri Aktarım (Yük transferi)	Paralel Erişim (X-Y Adresleme)
Dönüşüm Yeri	Sensör çıkışında (Off-chip veya tek düğüm)	Piksel içinde (On-pixel)
Gürültü Karakteristiği	Düşük FPN, Yüksek Tekdüzelik	Yüksek FPN (CDS ile düzeltilir), daha yüksek okuma gürültüsü (eski)
Güç Tüketimi	Yüksek (Voltajlı clock sinyalleri gerekir)	Düşük (Düşük voltajlı dijital devreler)
Hız	Düşük (Seri darboğaz)	Çok Yüksek (Paralel okuma)
Üretim Maliyeti	Yüksek (Özel üretim hattı gerekir)	Düşük (Standart silikon dökümhanelerinde üretilebilir)
Shutter Tipi	Genellikle Global Shutter	Genellikle Rolling Shutter (Global Shutter varyantları mevcut)

⁷

3. Sensör Anatomisi: Işığın Renge ve Veriye Dönüşümü

Sensörün temel fiziksel yapısının ötesinde, görüntünün renkli ve net bir şekilde oluşturulması için bir dizi optik ve algoritmik katman gereklidir.

3.1. Piksel Yapısı, Mikro Lensler ve Dolum Faktörü

CMOS piksellerinde, ışığa duyarlı fotodiyotun yanı sıra transistörler ve metal bağlantı yolları bulunur. Bu devre elemanları ışığı engeller. Işık toplama verimliliğini (Quantum Efficiency – QE) artırmak için, her pikselin üzerine, pikselin tamamını kaplayan bir mikro lens yerleştirilir. Bu mikroskobik mercek, gelen fotonları transistörlerin arasından geçirerek doğrudan fotodiyota odaklar. Bu sayede, fiziksel dolum faktörü %50 olsa bile, optik dolum faktörü %100’e yaklaştırılır.⁵

Kenar piksellerde durum daha kritiktir. Objektiften çıkan ışık, sensörün merkezine dik açıyla gelirken, kenarlara eğik bir açıyla ulaşır. Bu durum, ışığın fotodiyotu ıskalamasına (vignetting) veya komşu piksele sızmasına (crosstalk) neden olabilir. Bunu önlemek için, modern sensörlerde kenar mikro lensleri, merkeze doğru hafifçe kaydırılarak (offset) tasarlanır.

3.2. Renk Yakalama: Bayer Filtresi ve Demosaicing Matematiği

Fotodiyotlar sadece ışığın şiddetini ölçer, dalga boyunu (rengini) ayırt edemez. Renkli görüntü elde etmek için, sensör yüzeyi bir Renk Filtre Dizisi (Color Filter Array – CFA) ile kaplanır. Endüstri standardı olan Bayer Filtresi, 1976 yılında Kodak mühendisi Bryce Bayer tarafından geliştirilmiştir.

Bayer deseni, insan gözünün parlaklık (luminance) algısında en etkili olan yeşil ışığa daha fazla ağırlık verir. Dizi, tekrarlayan 2×2’lik bloklardan oluşur: %50 Yeşil (G), %25 Kırmızı (R) ve %25 Mavi (B). Genellikle RGGB veya GRGB dizilimi kullanılır.¹⁰

Sensörden okunan ham veri (RAW), her pikselde sadece tek bir renk değeri içeren mozaik bir yapıdır (örneğin, 1. piksel sadece Kırmızı, 2. piksel sadece Yeşil değerine sahiptir). Tam renkli bir görüntü oluşturmak için, eksik renk verilerinin komşu piksellerden hesaplanarak tahmin edilmesi gerekir. Bu işleme Demosaicing (veya Debayering) denir.

Demosaicing Algoritmaları:

Basit bir enterpolasyon (ortalama alma) yöntemi, kenarlarda ve ince detaylarda renk hatalarına (color artifacts) ve fermuar etkisine (zippering) neden olabilir. Modern algoritmalar, kenar yönlü enterpolasyon (edge-directed interpolation) ve yapay zeka tabanlı tahminler kullanarak, örneğin bir yeşil pikselin üzerindeki kırmızı değeri hesaplarken sadece komşu kırmızıların ortalamasını almakla kalmaz, aynı zamanda o bölgedeki doku yönünü ve kontrastı da analiz eder.10

3.3. Optik Alçak Geçiren Filtreler (OLPF) ve Moiré

Nyquist teoremi gereği, bir sensörün örnekleyebileceği maksimum frekans (detay seviyesi), piksel sıklığının yarısıdır. Görüntüde bu sınırdan daha ince desenler (örneğin sık dokulu bir kumaş veya tuğla duvar) varsa, bu desenler sensörün piksel ızgarasıyla girişim yaparak “Moiré” (hareelenme) desenleri ve yanlış renkler oluşturur. Bunu engellemek için sensörün önüne, görüntüyü çok hafifçe bulanıklaştırarak yüksek frekansları kesen bir Optik Alçak Geçiren Filtre (OLPF) yerleştirilir.¹⁰ Ancak, modern yüksek çözünürlüklü sensörlerde piksel yoğunluğu o kadar artmıştır ki, OLPF’ye olan ihtiyaç azalmış, hatta maksimum keskinlik için kaldırılmaya başlanmıştır.

4. İleri Hassasiyet ve Dinamik Aralık Mimarileri

Kamera teknolojisindeki en büyük atılımlar, sadece piksel sayısının artmasıyla değil, piksellerin ışığı işleme biçimindeki köklü değişikliklerle gerçekleşmiştir. Özellikle sinematografi ve düşük ışık performansı için geliştirilen teknolojiler, ISO kavramını yeniden tanımlamıştır.

4.1. Dual Native ISO (Çift Doğal ISO)

Geleneksel sensörlerde tek bir “Doğal” (Native) ISO değeri vardır (genellikle en düşük ISO). ISO artırıldığında, sensörden gelen zayıf analog sinyal elektronik olarak güçlendirilir (gain). Ancak bu işlem, sinyalle birlikte gürültüyü de (noise) yükseltir.

Çalışma Prensibi:

Dual Native ISO teknolojisine sahip sensörlerde (örneğin Panasonic Varicam, S1H, Sony Venice, Sony FX9/Burano), her pikselin arkasında iki ayrı analog amplifikasyon devresi veya değiştirilebilir kapasitör yapısı bulunur.9

Düşük Taban ISO (Low Base ISO): (Örn: ISO 800). Bu devrede, pikselin kapasitansı yüksektir (büyük kova). Bu, yüksek Full Well Capacity sağlar ve dinamik aralığı maksimize eder. Parlak sahneler için idealdir.
Yüksek Taban ISO (High Base ISO): (Örn: ISO 3200 veya 4000). Düşük ışıkta, sistem pikselin kapasitansını düşürür veya farklı bir devreye geçiş yapar. Fizik formülü $V = Q/C$ (Voltaj = Yük / Kapasitans) gereği, kapasitans (C) düşürüldüğünde, aynı miktardaki yük (Q – elektronlar) daha yüksek bir voltaj (V) üretir. Bu, “Dönüşüm Kazancı”nın (Conversion Gain) artması demektir.

Avantaj: Sinyal, henüz analog aşamadayken ve okuma gürültüsü (read noise) eklenmeden önce, fiziksel olarak güçlendirilir. Bu sayede, ISO 4000’de çekilen bir görüntü, ISO 800’e dijital gain uygulanarak elde edilen ISO 4000 görüntüsüne kıyasla çok daha temizdir ve dinamik aralığı korunmuştur.¹³

Sony Burano ve “Dual Base ISO” Nuansı:

Bazı üreticiler (özellikle Sony), “Dual Native ISO” yerine “Dual Base ISO” terimini kullanır. Teknik olarak, Sony Venice ve Burano gibi kameralar, ARRI gibi gerçek bir çift kazanç mimarisine sahip olmaktan ziyade, yüksek ISO modunda gürültüyü bastırmak için yoğun bir sensör içi işlem (processing) ve devre değişimi uygular.15 Sony Burano’da 800 ve 3200 olmak üzere iki baz ISO bulunur ve bu, 16 stop dinamik aralık vaadini destekler.17

4.2. Canon Dual Gain Output (DGO)

Canon’un C300 Mark III ve C70 modellerinde kullandığı DGO teknolojisi, Dual Native ISO’dan farklı bir prensiple çalışır. Dual Native ISO’da iki devreden biri seçilirken, DGO’da her pikselden aynı anda iki farklı kazanç seviyesi okunur.¹⁸

Doygunluk Öncelikli (Saturation Priority) Okuma: Düşük kazançla okunur. Parlak alanlardaki (highlights) detayları korur.
Gürültü Öncelikli (Noise Priority) Okuma: Yüksek kazançla okunur. Gölgelerdeki (shadows) sinyali güçlendirir ve gürültüyü bastırır.

Sensör çıkışında bu iki sinyal birleştirilerek, 16 stop’a varan dinamik aralığa sahip tek bir HDR görüntü oluşturulur. Bu yöntem, ARRI’nin efsanevi ALEV III sensörlerinde kullandığı Dual Gain Architecture (DGA) ile mantık olarak aynıdır. ARRI de her pikseli iki ayrı yoldan (path) okuyup 14-bitlik iki ADC ile işleyerek birleştirir.²⁰ Canon DGO, bu üst düzey sinema teknolojisini daha kompakt ve erişilebilir gövdelere taşımıştır.

4.3. Triple Base ISO (Üçlü Baz ISO)

Canon, 2024 yılında duyurduğu EOS C400 modeli ile Dual Native ISO konseptini bir adım ileri taşıyarak Triple Base ISO teknolojisini tanıtmıştır. Bu sensör, çekim yapılan gama eğrisine (Log2, Log3 veya RAW) bağlı olarak üç farklı taban hassasiyeti sunar: ISO 800, ISO 3200 ve ISO 12800.²²

Bu teknoloji, sensör üzerinde üç farklı analog kazanç seviyesinin veya çok aşamalı bir değişken kapasitör mimarisinin bulunduğunu gösterir. Özellikle ISO 12800 gibi çok yüksek hassasiyetlerde bile, sinyalin dijital olarak değil analog seviyede optimize edilmesi, gece çekimlerinde ve çok düşük ışıklı ortamlarda sinyal-gürültü oranını (SNR) devrimsel nitelikte iyileştirmektedir.

4.4. OmniVision TheiaCel ve LOFIC Teknolojisi

Otomotiv ve mobil sensörlerde dinamik aralık sorununa getirilen en yeni çözümlerden biri, OmniVision’ın TheiaCel teknolojisidir. Bu teknoloji, LOFIC (Lateral Overflow Integration Capacitor) adı verilen bir yapı kullanır.²⁴

Geleneksel piksellerde, kuyu dolduğunda (doygunluk), fazla elektronlar kaybolur ve “patlamış” beyaz alanlar oluşur. LOFIC yapısında, pikselin yanına ekstra bir kapasitör (depo) eklenir. Piksel dolduğunda, taşan elektronlar bu kapasitöre aktarılır ve saklanır. Okuma sırasında hem pikseldeki hem de kapasitördeki yük okunarak birleştirilir. Bu yöntem, tek bir pozlamada (single exposure) çok yüksek dinamik aralık sağlar ve LED titremesi (flicker) sorunlarını ortadan kaldırır.²⁶

5. Yapısal İnovasyonlar: BSI, Stacked ve Ötesi

Sensörlerin üretim mimarisindeki fiziksel değişiklikler, hız ve verimlilikte büyük sıçramalar yaratmıştır.

5.1. Back-Illuminated (BSI) Sensörler

Geleneksel “Önden Aydınlatmalı” (FSI) sensörlerde, metal kablolama katmanı fotodiyotun önünde yer alıyor ve ışığı engelliyordu. Sony’nin öncülük ettiği Back-Illuminated (BSI) teknolojisi, silikon levhayı ters çevirip incelterek fotodiyotun en üste gelmesini sağladı. Bu, ışık toplama verimliliğini artırdı ve düşük ışık performansını iyileştirdi.²⁸

5.2. Stacked (Yığınlı) CMOS

BSI teknolojisinin üzerine inşa edilen Stacked CMOS (Sony Exmor RS), piksel katmanı ile sinyal işleme devrelerini (ADC, mantık devreleri) dikey olarak üst üste istifler.

Avantaj: Piksel katmanında devrelere yer ayrılmasına gerek kalmadığı için fotodiyotlar optimize edilir. Alt katmandaki devreler ise çok daha hızlı ve karmaşık işlemler yapabilir. Bu yapı, “blackout-free” seri çekim ve ultra yüksek hızlı okuma (düşük rolling shutter) sağlar.³⁰

5.3. Sony Exmor T: 2-Katmanlı Transistör Pikseli

Sony’nin Xperia 1 V modelinde tanıttığı Exmor T teknolojisi, yığınlı yapıyı piksel düzeyine indirger. Geleneksel yığınlı sensörlerde fotodiyot ve transistörler aynı katmanda yan yanadır. Exmor T mimarisinde, fotodiyotlar ve transistörler ayrı katmanlara bölünmüştür.³²

Sonuç: Üst katman tamamen fotodiyota ayrılarak ışık kapasitesi (saturation signal) 2 katına çıkarılır. Alt katmanda ise transistörler için daha fazla yer açıldığından, daha büyük ve gürültüsüz amplifikatörler kullanılır. Bu, mobil sensörlerde DSLR seviyesine yaklaşan bir performans artışı sağlar.³³

5.4. Nikon Partially Stacked (Kısmi Yığınlı) Sensör

Nikon Z6III modelinde kullanılan Partially Stacked sensör, maliyet ve performans optimizasyonu sağlayan hibrit bir yapıdır. Tamamen yığınlı sensörlerde tüm yüzeyin arkasında bellek/işlemci bulunurken, kısmi yığınlı yapıda sadece sensörün kenarlarında veya belirli bloklarında yüksek hızlı okuma devreleri istiflenmiştir. Bu tasarım, standart BSI sensörlere göre 3.5 kat daha hızlı okuma sağlayarak 6K/60p RAW video ve 120fps seri çekim imkanı sunarken, maliyeti tam yığınlı sensörlere göre düşük tutar.³⁵

6. Mobil Görüntülemede Piksel Birleştirme (Pixel Binning) Stratejileri

Akıllı telefon sensörlerinin küçük fiziksel boyutları, yüksek çözünürlük ve düşük ışık performansı arasında bir ödünleşim gerektirir. Üreticiler bu sorunu aşmak için sofistike piksel birleştirme teknolojileri geliştirmiştir.

Aşağıdaki tablo, bu teknolojilerin karşılaştırmasını sunar:

Teknoloji	Marka	Prensip	Kullanım	Örnek Sensör
Quad Bayer / Tetracell	Sony / Samsung	2×2 (4 piksel) birleşimi.	48MP/64MP sensörler, düşük ışıkta 12MP/16MP çıktı verir. Tek seferde HDR (bazı pikseller kısa, bazıları uzun pozlama) sağlar.³⁷	IMX586, ISOCELL GW1
Nonapixel	Samsung	3×3 (9 piksel) birleşimi.	108MP sensörler, düşük ışıkta 12MP çıktı verir. Daha büyük sanal piksel alanı ile ışık hassasiyetini artırır.³⁸	ISOCELL HM1, HM3
Tetra2pixel	Samsung	4×4 (16 piksel) ve 2×2 hibrit.	200MP sensörler. Işık durumuna göre 200MP -> 50MP (4 piksel birleşimi) -> 12.5MP (16 piksel birleşimi) modları arasında geçiş yapar.³	ISOCELL HP2

Bu teknolojilerde, renk filtresi dizisi (Bayer) de piksellerle uyumlu olarak genişletilir (örneğin 4×4’lük bloklar aynı renk filtresi altındadır). Demosaicing algoritmaları, iyi ışıkta bu blokları ayrıştırarak (remosaic) yüksek detay üretirken, düşük ışıkta birleştirerek gürültüyü azaltır.⁴¹

7. Geleceğin Sensör Teknolojileri

Geleneksel CMOS teknolojisinin sınırlarına yaklaşıldıkça, tamamen yeni fiziksel prensiplere dayanan sensörler ortaya çıkmaktadır.

7.1. SPAD (Single Photon Avalanche Diode) Sensörleri

Canon’un öncülük ettiği SPAD sensörleri, ışığı analog bir yük birikimi olarak değil, dijital bir olay olarak işler. Piksellere yüksek bir ters bias voltajı (breakdown voltajının üzerinde) uygulanır. Tek bir foton bile piksele çarptığında, bir elektron çığı (avalanche) başlatır ve bu büyük akım darbesi dijital olarak sayılır.⁴²

Devrim: Okuma gürültüsü (read noise) sıfırdır. Analog-dijital çevrim hatası yoktur. Karanlıkta bile teorik olarak mükemmel netlikte görüntü alınabilir. Ayrıca, fotonun geliş zamanı (Time-of-Flight) ölçülebildiği için derinlik algılama ve LiDAR için idealdir.⁴² Canon, 3.2 megapiksel çözünürlükte ve 156 dB dinamik aralığa sahip SPAD sensörler geliştirmiştir.⁴³

7.2. Quanta Image Sensor (QIS)

CMOS sensörünün mucidi Eric Fossum tarafından geliştirilen QIS, “Jot” adı verilen milyarlarca ultra-küçük pikselden oluşur. Her Jot, tek bir fotonu algılayacak hassasiyettedir ve sadece ikili (binary – 0 veya 1) çıktı verir. Görüntü, bu milyarlarca binary verinin uzamsal ve zamansal olarak toplanmasıyla (over-sampling) oluşturulur. Geleneksel gri tonlamalı piksellerin yerini, foton sayısına dayalı istatistiksel bir görüntüleme alır.⁴⁴

7.3. Organik CMOS Sensörler

Panasonic ve Fujifilm ortaklığıyla geliştirilen bu teknolojide, ışığa duyarlı kısım (fotodiyot) silikon yerine, ışık emilim katsayısı çok yüksek olan organik bir ince film tabakasından yapılır.

Avantajları: Organik tabaka sadece 0.5 mikron kalınlığındadır (silikon fotodiyotlar 3 mikron). Bu, ışığın sensöre 60 dereceye varan geniş açılarla gelmesine izin verir ve lens tasarımını kolaylaştırır. Ayrıca, 88 dB gibi çok yüksek bir dinamik aralık sunar ve doygunluk kapasitesi geleneksel sensörlerden 10 kat fazladır.⁴⁶
Durum: Seri üretimdeki zorluklar nedeniyle henüz tüketici kameralarına girmemiş olsa da, 2025 itibarıyla endüstriyel ve yayıncılık (broadcast) alanlarında kullanımı hedeflenmektedir.⁴⁸

7.4. Olay Tabanlı (Event-Based) Sensörler

Biyomimetik (insan retinasını taklit eden) bir yaklaşım olan bu sensörler (örneğin Prophesee, Sony EVS), standart kameralar gibi sabit kare hızlarında (fps) tüm görüntüyü taramaz. Bunun yerine, her piksel bağımsız çalışır ve sadece ışık şiddetinde bir değişim (event) olduğunda veri gönderir.

Avantaj: Veri akışı son derece düşüktür, tepki süresi mikrosaniyeler mertebesindedir ve dinamik aralık >120dB seviyesindedir. Otonom sürüş, hızlı hareket analizi ve nöromorfik yapay zeka uygulamaları için idealdir.⁴⁹

7.5. Kavisli (Curved) Sensörler

İnsan gözünün retinası kavislidir, ancak kamera sensörleri düzdür. Düz bir yüzeye odaklanmak için lenslerin karmaşık “düzleştirici” (field flattener) elemanlara ihtiyacı vardır. Sony ve NHK tarafından geliştirilen kavisli sensörler, lens tasarımını basitleştirir, optik bozulmaları azaltır ve kenar keskinliğini artırır. 2025-2030 projeksiyonlarında bu sensörlerin ticari ürünlere girmesi beklenmektedir.⁵¹

8. Sonuç

Kamera algılayıcı teknolojisi, basit bir fotoelektrik dönüşüm aracı olmaktan çıkıp, hesaplamalı fotoğrafçılığın, yapay zekanın ve kuantum fiziğinin entegre olduğu akıllı bir sisteme dönüşmüştür. CCD’nin tekdüze kalitesinden CMOS’un hızına, Dual Native ISO’nun düşük ışık hakimiyetinden Stacked mimarilerin işlem gücüne kadar her adım, görüntülemenin sınırlarını genişletmiştir.

Gelecek, Exmor T ve Triple Base ISO gibi teknolojilerle piksellerin fiziksel yapısının optimize edilmesinde, SPAD ve QIS ile fotonların tek tek sayılmasında ve Organik Sensörler ile malzeme biliminin sınırlarının zorlanmasında yatmaktadır. Özellikle Sony IMX500 gibi sensör içine AI işlemcisi gömülü (Intelligent Vision Sensor) modeller ⁸, kameranın sadece gören değil, aynı zamanda “anlayan” bir cihaza dönüşeceğini müjdelemektedir.

Görüntü yönetmenleri, mühendisler ve teknoloji meraklıları için bu mimarileri anlamak, sadece teknik bir gereklilik değil, görsel anlatımın geleceğini şekillendirecek araçlara hakim olmanın anahtarıdır.

Alıntılanan çalışmalar

Kamera Algılayıcıları.pdf, https://drive.google.com/open?id=1q4rurINCEq2hoKOB5fe6-1HF8bwxYJMY
Kamera Bileşenleri Araştırma Makalesi, https://drive.google.com/open?id=1Rohp-Jl47ZA51ORiX5jGAN5FjYiepJfyMd6xlUWJWKo
ISOCELL HP2 | Mobile Image Sensor | Samsung Semiconductor Global, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://semiconductor.samsung.com/image-sensor/mobile-image-sensor/isocell-hp2/
The Quanta Image Sensor: Every Photon Counts – PMC, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC5017425/
erişim tarihi Ocak 1, 1970, https://drive.google.com/open?id=1Ez7Q1ha0ThaTI7p5egT3n87BblQ9sLb8wf_1Em8h0bw
Kamera Algılayıcıları.pdf, https://drive.google.com/open?id=14LI25Lz3IoM33NIzpsK_XNs3wJwJSOmA
Image Sensors.pdf, https://drive.google.com/open?id=1NDOll1yoe5KK_ykcZ9wu5C2-Wr5rKU1z
IMX500 | Developer World – Sony’s Developer Portal, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://developer.sony.com/imx500
A Deep Dive into ISO: How Variance and Dual Native ISO Affect Noise | PetaPixel, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://petapixel.com/2023/05/12/a-deep-dive-into-iso-how-variance-and-dual-native-iso-affect-noise/
The Filmmaker’s Guide to Digital Imaging for Cinematographers – Blain Brown.pdf, https://drive.google.com/open?id=1JDCPR7YxHWX13ppR-6EzLeinywikmFyT
Filming the Fantastic_ A Guide to Visual Effects Cinematography – PDF Room.pdf, https://drive.google.com/open?id=1JBMy-SXmP5pQ9Z4h8f384Ahj66r2h_4q
What is Dual Native ISO? – YouTube, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=nJYZfRftaXk
How does double Native ISO function? – Photography Stack Exchange, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://photo.stackexchange.com/questions/134731/how-does-double-native-iso-function
Why Dual Native ISO is a Game Changer for Videographers – YouTube, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=glCZXYLYDdI
Dual Base ISO and Shot Noise – Z Systems, inc., erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://zsyst.com/2019/07/dual-base-iso-and-shot-noise/
Sony Cinema Line: What is Dual Base ISO?, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://sony-cinematography.com/articles/what-is-dual-base-iso/
Sony BURANO: A Brief Overview, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://sony-cinematography.com/articles/the-burano-at-a-glance/
The DGO sensor explained – Canon Europe, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://www.canon-europe.com/pro/stories/dgo-sensor-explained/
Learn More About Canon’s New Dual Gain Output Sensor! – YouTube, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=ADKycPhk8yE
Dual gain sensors (Arri ALEV / not dual iso) vs. Non Dual Gain : r/cinematography – Reddit, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://www.reddit.com/r/cinematography/comments/kzz7dk/dual_gain_sensors_arri_alev_not_dual_iso_vs_non/
Canon Releases the Dual Gain Output (DGO) 4K Sensor White Paper, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://ymcinema.com/2020/09/27/canon-releases-the-dual-gain-output-dgo-4k-sensor-white-paper/
Canon gets oversensitive with first ever TRIPLE-base ISO camera, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://www.digitalcameraworld.com/news/canon-gets-oversensitive-with-first-ever-triple-base-iso-camera
Canon EOS C400: An all-in-one camera, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://www.canon-europe.com/pro/stories/canon-eos-c400-all-in-one-camera/
Overcoming single-exposure HDR and automotive imaging challenges – AutoSens, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://auto-sens.com/blog/overcoming-single-exposure-hdr-and-automotive-imaging-challenges-with-omnivision/
TheiaCel™ Technology | OMNIVISION, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://www.ovt.com/technologies/theiacel-technology/
TheiaCel™ Technology: A New Era for Single-Exposure HDR – White Paper | OMNIVISION, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://www.ovt.com/a-new-era-for-single-exposure-hdr-theiacel-white-paper/
Smartphone image sensor delivers ultra-high dynamic range – Electronic Products, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://www.edn.com/smartphone-image-sensor-delivers-ultra-high-dynamic-range/
CMOS vs BSI Sensors: Structure, Performance & Applications Compared – DiGi-Electronics, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://www.digi-electronics.com/en/blogs/cmos-vs-bsi-sensors-structure-performance-applications-compared/169.html
Back-illuminated Structure | Technology | Sony Semiconductor Solutions Group, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://www.sony-semicon.com/en/technology/is/back-illuminated.html
What’s the Difference Between CMOS, BSI CMOS, and Stacked CMOS? – PCMag, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://www.pcmag.com/how-to/whats-the-difference-between-cmos-bsi-cmos-and-stacked-cmos
3D-Stacked CMOS Sparks Imaging’s Innovation Era | Features – Photonics Spectra, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://www.photonics.com/Articles/3D-Stacked-CMOS-Sparks-Imagings-Innovation-Era/a69792
2-Layer Transistor Pixel | Technology | Sony Semiconductor Solutions Group, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://www.sony-semicon.com/en/technology/mobile/2-layer-pixel.html
Sony Explains How Its Groundbreaking 2-Layer CMOS Sensor Was Made | PetaPixel, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://petapixel.com/2022/02/16/sony-further-explains-the-tech-behind-its-groundbreaking-new-sensor/
Sony Xperia 1 V unveiled with Exmor T stacked sensor, 4K OLED display – GSMArena.com, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://www.gsmarena.com/sony_xperia_1_v_unveiled_with_exmor_t_stacked_sensor_4k_oled_display-news-58512.php
Nikon Z6III with World’s First Partially-Stacked CMOS Sensor – Newsshooter, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://www.newsshooter.com/2024/06/17/nikon-z6iii-with-worlds-first-partially-stacked-cmos-sensor/
Partially Stacked Sensor NIKON Z6iii | PDF | Computer Engineering | Electronics – Scribd, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://www.scribd.com/document/837617476/Partially-Stacked-Sensor-NIKON-Z6iii
Quad Bayer vs Quad Pixel AF: what they are, how they work and how they differ – DPReview, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://www.dpreview.com/articles/4088675984/quad-bayer-vs-quad-pixel-af-what-they-are-how-they-work-and-how-they-differ
Mobile image sensor | Samsung Semiconductor Global, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://semiconductor.samsung.com/news-events/tech-blog/mobile-image-sensors-at-the-bleeding-edge-of-technology/
How the ISOCELL Bright HM1 Raises the Bar as Far as Detail and Definition, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://news.samsung.com/global/how-the-isocell-bright-hm1-raises-the-bar-as-far-as-detail-and-definition
Introducing ISOCELL HP2: Experience More Pictures and Epic Details on the Galaxy S23 Ultra – Samsung Newsroom, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://news.samsung.com/global/introducing-isocell-hp2-experience-more-pictures-and-epic-details-on-the-galaxy-s23-ultra
Quad Bayer sensors: what they are and what they are not – GSMArena.com news, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://www.gsmarena.com/quad_bayer_sensors_explained-news-37459.php
SPAD Sensor | Canon Global, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://global.canon/en/technology/spad-sensor-2023.html
Canon develops High Dynamic Range SPAD sensor with potential to detect subjects even in low-light conditions or environments with strong lighting contrasts thanks to unique technology | Canon Global, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://global.canon/en/news/2025/20250612.html
What Does a One-Bit Quanta Image Sensor Offer? – NSF Public Access Repository, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://par.nsf.gov/servlets/purl/10353776
Dartmouth engineers produce breakthrough sensor for photography, life sciences, security, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://engineering.dartmouth.edu/news/dartmouth-engineers-produce-breakthrough-imaging-sensor
Fujifilm and Panasonic jointly develop an organic CMOS image sensor technology using organic photoelectric conversion layer | Press Releases, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://news.panasonic.com/global/press/en130611-7
Panasonic develops 10times Higher Saturation & Highly Functional Global Shutter Technology by controlling of Organic-Photoconductive-Film on CMOS Image Sensor | Devices | Products & Solutions | Press Releases, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://news.panasonic.com/global/press/en160203-6
Panasonic is Creating the Future of Video Production with More Flexibility. More Precision. And More True to You. | Business Solutions | Products & Solutions | Press Releases, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://news.panasonic.com/global/press/en250902-2
Event-based Vision Sensor (EVS) Technology – Sony Semiconductor Solutions, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://www.sony-semicon.com/en/technology/industry/evs.html
[2502.06116] Event Vision Sensor: A Review – arXiv, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://arxiv.org/abs/2502.06116
NHK aims to commercialize “curved imaging devices” by around 2030 | sonyalpharumors, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://www.sonyalpharumors.com/nhk-aims-to-commercialize-curved-imaging-devices-by-around-2030/
Sony patent shows off curved, full-frame sensor and accompanying lenses, erişim tarihi Kasım 25, 2025, https://www.imaging-resource.com/news/sony-patent-shows-off-curved-full-frame-sensor-and-accompanying-lenses/

23 Şubat 2026

Bilgisayar Sistemlerinin Mimari İşleyişi, Veri Temsili Taksonomisi ve Sayısal Medya Kodlama Standartlarının Mühendislik Analizi

Modern medeniyetin temel taşı haline gelen bilgisayar sistemleri, fiziksel donanım bileşenleri ile bu bileşenlere hayat veren yazılım katmanlarının karmaşık bir senkronizasyon içerisinde çalışması esasına dayanır. En soyut düzeyde bir bilgisayar, dış dünyadan gelen verileri (input) kabul eden, bu verileri önceden tanımlanmış mantıksal ve aritmetik kurallar dizisine göre işleyen (process), elde edilen bilgiyi depolayan (storage) ve nihayetinde anlamlı bir sonuç olarak dışarıya aktaran (output) bir otomat olarak tanımlanabilir.¹ Bu süreçlerin her biri, fiziksel dünyadaki elektriksel sinyallerin dijital dünyadaki mantıksal değerlere dönüştürülmesiyle mümkün olmaktadır. Bilgisayarların çalışma prensiplerini anlamak, yalnızca donanım parçalarını tanımayı değil, aynı zamanda verinin en küçük yapı taşı olan bit seviyesinden başlayarak karmaşık video kodeklerine kadar uzanan geniş bir mimari hiyerarşiyi kavramayı gerektirir.

Bilgisayar Donanımının Mimari Temelleri ve Bileşen Etkileşimi

Bilgisayarın fiziksel yapısını oluşturan tüm mekanik ve elektronik parçalar “donanım” (hardware) olarak adlandırılır.³ Donanım, kendi başına durağan bir yapıya sahip olsa da, üzerine yüklenen yazılımsal yönergelerle işlevsellik kazanır. Bir bilgisayar sisteminin çekirdeğinde, tüm birimlerin koordinasyonunu sağlayan anakart (motherboard) yer alır. Anakart, bilgisayarın merkezi sinir sistemi işlevini görerek; işlemci, bellek, grafik kartı ve depolama birimleri arasındaki veri trafiğini yöneten yolları (bus) üzerinde barındırır.¹ Sistemin genel performansı, yalnızca tekil bileşenlerin hızına değil, bu bileşenlerin anakart üzerindeki veri yolları aracılığıyla ne kadar verimli bir iletişim kurduğuna bağlıdır.¹

Merkezi İşlem Birimi (CPU) ve Komut Çevrimi

Merkezi İşlem Birimi (CPU), bilgisayarın beyni olarak nitelendirilir ve sistemdeki tüm hesaplama, mantık ve kontrol operasyonlarından sorumludur.¹ CPU’nun performansı, bir saniye içinde gerçekleştirebildiği işlem döngüsünü ifade eden saat hızı (GHz) ve aynı anda birden fazla işi yapabilme yeteneğini belirleyen çekirdek sayısıyla ölçülür.⁵ İşlemcinin çalışma mantığı, transistörlerin açık veya kapalı olma durumuna, yani elektriksel akımın varlığına (1) veya yokluğuna (0) dayanır.¹ Bu iki durumlu kodlama “ikilik sistem” (binary system) olarak adlandırılır ve modern bilişimin en temel yapı taşını oluşturur.¹

İşlemcinin her bir makine komutunu işleme süreci “Getir-Kod Çöz-Yürüt” (Fetch-Decode-Execute) döngüsü olarak bilinen bir algoritma çerçevesinde gerçekleşir.⁸ Bu döngü, bilgisayar açık olduğu sürece saniyede milyarlarca kez tekrarlanarak yazılım komutlarını eyleme dönüştürür.¹²

Getir (Fetch): CPU, bir sonraki komutun hangi bellek adresinde bulunduğunu takip eden Program Sayacı (PC) yazmacını kullanır.⁸ Adres veri yolu üzerinden ana belleğe gönderilir ve ilgili komutun ikili kodu veri yolu aracılığıyla CPU’ya taşınarak Komut Yazmacı’na (IR) yerleştirilir.⁸ Bu aşamada PC bir artırılarak bir sonraki komuta hazırlanır.⁸
Kod Çöz (Decode): CPU içerisindeki Kontrol Ünitesi (CU), IR’ye yerleştirilen ikili kodu yorumlar.⁸ Bu aşamada komutun operasyon kodu (opcode) belirlenir; yani toplama mı, veri kopyalama mı yoksa bir karşılaştırma mı yapılacağı anlaşılır.⁸ Ayrıca işlemin hangi veriler (operand) üzerinde gerçekleştirileceği ve sonuçların nereye yazılacağı da bu aşamada netleşir.⁸
Yürüt (Execute): Belirlenen işlem, Aritmetik Mantık Birimi (ALU) tarafından gerçekleştirilir.⁸ Eğer bir matematiksel hesaplama söz konusuysa ALU devreleri kullanılır, eğer bir bellek erişimi gerekliyse veriler ilgili yazmaçlara veya bellek adreslerine taşınır.⁹ İşlem tamamlandığında sonuçlar kaydedilir ve döngü en başa döner.⁸

Modern CPU’lar, bu temel döngüyü hızlandırmak için “pipelining” adı verilen bir teknik kullanır. Bu teknikte, bir komut henüz yürütülürken bir sonraki komutun kod çözme aşamasına geçilmesi ve ondan sonrakinin bellekten getirilmesi sağlanarak işlem verimliliği maksimize edilir.⁸

Bellek Hiyerarşisi ve Depolama Stratejileri

Bilgisayar mimarisinde verinin işlenme hızı ile kalıcılığı arasında ters bir orantı bulunur. Bu durum, farklı bellek türlerinin bir hiyerarşi içerisinde kullanılmasını zorunlu kılar. En hızlı ancak en sınırlı bellek türleri CPU içindeki yazmaçlardır (registers). Bunları, işlemciye hızlı veri erişimi sağlayan ve bilgisayar çalışırken aktif uygulamaları barındıran Rastgele Erişimli Bellek (RAM) takip eder.¹ RAM, elektrik kesildiğinde verileri kaybeden uçucu (volatile) bir yapıdır ve sistem performansını belirleyen ana unsurlardan biridir.⁵

Kalıcı veri depolama ihtiyacı ise ikincil depolama birimleri tarafından karşılanır. Geleneksel Sabit Disk Sürücüleri (HDD), manyetik diskler üzerinde dönen mekanik bir yapıya sahipken; modern Katı Hal Sürücüleri (SSD), flaş bellek teknolojisini kullanarak çok daha yüksek okuma/yazma hızları ve dayanıklılık sunar.⁵ Veri depolama süreçlerinde hız faktörü kadar güvenilirlik ve kapasite de büyük önem taşır; zira işletim sistemi, uygulama programları ve kullanıcı dosyaları bu birimlerde kalıcı olarak ikamet eder.¹

Bilişimde Veri Temsili: Bit, Bayt ve Karakter Kodlama Standartları

Dijital ortamda her türlü bilgi—metinden sese, görüntüden videoya—ikilik tabanda (0 ve 1) temsil edilir. Bu sistemin temeli, elektronların transistör kapılarından geçişini (1) veya geçemeyişini (0) kontrol eden fiziksel bir fonksiyona dayanır.¹

Veri Birimleri ve Dönüşüm Paradoksları

Bilişim dünyasında en küçük bilgi birimi “bit” olarak adlandırılır.¹ Sekiz adet bitin bir araya gelmesiyle oluşan grup ise “bayt” (byte) olarak tanımlanır.¹ Bir bayt, 256 farklı karakteri (örneğin ASCII karakter seti) temsil edebilme yeteneğine sahiptir.¹⁸ Veri miktarları arttıkça kilobayt, megabayt gibi önekler kullanılmaya başlanır. Ancak bu öneklerin hesaplanmasında endüstride iki farklı yaklaşım mevcuttur: 1000 tabanlı metrik sistem (SI) ve 1024 tabanlı ikili sistem (IEC).

Birim Adı	Sembol	İkili Değer (B)	Ondalık Değer (B)	Fark Oranı
Kilobayt	KB / KiB			%2.4
Megabayt	MB / MiB			%4.8
Gigabayt	GB / GiB			%7.3
Terabayt	TB / TiB			%9.9
Petabayt	PB / PiB			%12.5

Geleneksel olarak bilişimciler 1024 çarpanını kullansa da, depolama aygıtı üreticileri ürünlerini 1000 çarpanıyla etiketler.²¹ Bu durum, 500 GB olarak satın alınan bir diskin işletim sisteminde yaklaşık 465 GiB olarak görünmesine neden olan teknik tutarsızlığın temel kaynağıdır.²² IEC standartları bu kafa karışıklığını gidermek için “kibibyte” (KiB), “mebibyte” (MiB) gibi terimleri önermiş olsa da, geleneksel KB ve MB kullanımı hala yaygındır.

Karakter Kodlama Standartları: ASCII’den Unicode’a Evrim

Bilgisayarların sayısal olmayan karakterleri (harfler, semboller, emojiler) anlayabilmesi için her karakterin sayısal bir karşılığa atanması gerekir. Bu sürece “karakter kodlaması” (character encoding) denir.

ASCII (American Standard Code for Information Interchange): Bilgisayar dünyasının en eski ve temel kodlama standardıdır. ASCII, her karakter için 7 bit kullanır ve toplam 128 farklı karakter (İngiliz alfabesi, rakamlar ve kontrol karakterleri) tanımlar. Her ne kadar 1 baytlık (8 bit) alan kaplasa da, 8. bit genellikle kontrol veya genişletilmiş özellikler için ayrılmıştır. ASCII’nin en büyük sınırlılığı, yalnızca temel Latin karakterlerini desteklemesi ve Türkçe, Çince veya Arapça gibi dillerdeki özel karakterleri barındıramamasıdır.
Unicode: Dünyadaki tüm dillerin karakterlerini, sembollerini ve hatta emojileri tek bir çatı altında toplamayı hedefleyen evrensel bir standarttır. Unicode bir “kodlama şeması” değil, her karaktere benzersiz bir “kod noktası” (sayısal değer) atayan bir sözlüktür.
UTF-8 (Unicode Transformation Format): Unicode standardının internet ve modern sistemlerde en yaygın kullanılan uygulama biçimidir. UTF-8’in “dehası” değişken uzunluklu (variable width) yapısında yatar. Standart ASCII karakterleri için tıpkı orijinal ASCII gibi 1 bayt kullanırken, daha karmaşık karakterler ve emojiler için 2, 3 hatta 4 bayta kadar genişleyebilir. Bu sayede hem ASCII ile geriye dönük tam uyumluluk sağlar hem de depolama alanını optimize eder.

Dosya Boyutu ve Fiziksel Depolama Mekaniği

Bir dosyanın büyüklüğünü incelerken iki farklı kavramla karşılaşılır: “Dosya Boyutu” ve “Diskteki Boyut”.⁶ Dosya boyutu, dosyanın içerdiği verinin net bayt miktarını ifade eden mantıksal bir değerdir.⁶ Diskteki boyut ise, dosya sisteminin (NTFS, APFS, Ext4 vb.) bu veriyi fiziksel depolama ortamında nasıl organize ettiğine bağlı olarak değişen fiziksel bir değerdir.⁶

Bu farkın ana sebebi “tahsis birimi” veya “küme” (cluster) adı verilen yapılardır.⁶ Dosya sistemleri verileri disk üzerine tek tek baytlar halinde değil, örneğin 4 KB’lık bloklar halinde yazar.⁶ Eğer bir dosya sadece 100 baytlık bir veri içeriyorsa bile, disk üzerinde 4 KB’lık tam bir bloğu işgal eder.⁶ Bu durum, küçük boyutlu binlerce dosyanın bulunduğu klasörlerde ciddi miktarda alan israfına (internal fragmentation) yol açabilir.³⁰ Bazı modern dosya sistemleri, 1 KB’dan küçük verileri doğrudan ana dosya tablosu (MFT) içinde saklayarak diskteki boyutu 0 bayt olarak gösterebilir.¹⁶

Dosya Formatları Taksonomisi ve Uygulama Alanları

Dosyalar, verinin belirli bir standart veya protokol çerçevesinde yapılandırılmış halidir.³¹ Verinin türüne (metin, görüntü, ses) ve kullanım amacına göre geliştirilen yüzlerce farklı dosya formatı mevcuttur.³²

Metin, Belge ve Arşivleme Formatları

Metin tabanlı dosyalar ve veri sıkıştırma yöntemleri, bilginin saklanması ve transferinde kritik rol oynar.

.txt: Sadece ham karakter verilerini içeren, herhangi bir biçimlendirme desteği sunmayan evrensel bir formattır.³¹
.docx /.doc: Microsoft Word’ün zengin metin formatıdır. Modern.docx formatı aslında XML tabanlı bir sıkıştırma yapısına sahiptir.³⁴
.pdf (Portable Document Format): Cihaz ve yazılımdan bağımsız olarak belgenin orijinal görünümünü korumak için tasarlanmıştır.¹²
Sıkıştırma Formatları (.zip,.rar,.7z): Dosya boyutunu küçültmek ve birden fazla dosyayı paketlemek için kullanılır. .7z, yazı temelli dosyalarda genellikle en yüksek sıkıştırma oranını sunarken, .zip evrensel uyumluluğu nedeniyle en yaygın olanıdır.

Görsel Veri Kodlama ve Sıkıştırma Stratejileri

Görüntü dosyaları, piksellerin renk değerlerini saklama yöntemlerine göre kategorize edilir. Burada temel ayrım kayıplı (lossy) ve kayıpsız (lossless) sıkıştırma arasındadır.³⁶

Format	Sıkıştırma	Alfa (Şeffaflık)	En İyi Kullanım Senaryosu
JPEG	Kayıplı	Yok	Fotoğraflar, web içerikleri (yüksek sıkıştırma) ²²
PNG	Kayıpsız	Var	Logolar, grafikler, şeffaflık gerektiren görseller ²²
WebP	Her ikisi	Var	Modern web, JPEG ve PNG’ye güçlü bir alternatif ²²
AVIF	Her ikisi	Var	Yeni nesil web, en yüksek sıkıştırma ve HDR desteği ⁹

JPEG, insan gözünün detay algılama limitlerini kullanarak dosya boyutunu %90’a varan oranlarda küçültürken görüntüde hafif bozulmalara yol açabilir.²² PNG ise hiçbir veri kaybı yaşatmaz ancak fotoğraf gibi karmaşık görüntülerde dosya boyutu çok büyüktür.²²

Ses Dosyaları ve Psikoakustik Modelleme

Ses verisi, analog sinyallerin belirli aralıklarla örneklenmesi (sampling) yoluyla dijitalleştirilir.¹¹

WAV (Waveform): Sıkıştırılmamış ses verisidir. Stüdyo kayıtları için standarttır ancak depolama alanı açısından verimsizdir.
FLAC (Free Lossless Audio Codec): Ses verisini matematiksel olarak kayıpsız bir şekilde sıkıştırır. WAV kalitesini sunarken dosyayı %50-60 oranında küçültebilir.
MP3 (MPEG Layer 3): Kayıplı sıkıştırma yöntemidir. Psikoakustik modeller kullanarak insan kulağının duymadığı frekansları veri setinden çıkarır.

Video Mühendisliği: Kodekler, Konteynerler ve Akış Dinamikleri

Video dosyaları, dijital medyanın en yoğun veri içeren türüdür. Bir video dosyası temelde iki ana bileşenden oluşur: Konteyner (Container) ve Kodek (Codec).¹⁵

Kodek Teknolojileri ve Sıkıştırma Verimliliği

Kodek (Compressor/Decompressor), video verisini saklamak için sıkıştıran ve oynatmak için çözen yazılımdır.³⁶

H.264 (AVC): Günümüzde internetin ve Blu-ray dünyasının temel taşıdır. Neredeyse her cihazda donanımsal hızlandırma desteğine sahiptir.⁸
HEVC (H.265): H.264’ün halefi olarak, aynı görüntü kalitesini yaklaşık %50 daha az veriyle sunabilir. 4K ve 8K yayıncılık için tasarlanmıştır.⁸
AV1: Google ve Netflix gibi devlerin desteklediği, telifsiz ve açık kaynaklı bir formattır. HEVC’den daha yüksek verimlilik sunar.¹⁵

Konteyner Formatları ve Fonksiyonları

Konteyner, video akışını, ses kanallarını, altyazıları ve meta verileri tek bir pakette toplayan yapıdır.²⁵

MP4: En popüler konteynerdir. Mobil cihazlar ve web servisleri arasında evrensel uyumluluğa sahiptir.²⁵
MKV (Matroska): Açık kaynaklı bir devdir. Sınırsız sayıda ses ve altyazı izini barındırabilir. Film arşivleri için tercih edilir.²⁵
MOV: Apple tarafından geliştirilmiştir. Profesyonel video düzenleme ortamlarında yüksek esneklik ve kalite sunar.²⁵

Dosya Büyüklüğü Hesaplama Metodolojileri: Matematiksel Yaklaşım

Dijital dosyaların boyutlarını önceden hesaplamak, kapasite planlaması için elzemdir.

Ses Dosyası Boyutu Hesaplama

Sıkıştırılmamış (LPCM) bir ses dosyasının boyutunu belirlemek için örnekleme frekansı, bit derinliği, kanal sayısı ve süre çarpılır.

Formül:

Örneğin, CD kalitesinde (44.1 kHz, 16 bit, Stereo) 5 dakikalık bir ses dosyasının boyutu:

Bayt cinsinden: .

Bitrate Temelli Video Dosya Boyutu Tahmini

Gerçek hayatta videolar kodekler tarafından sıkıştırıldığı için hesaplamalar doğrudan hedeflenen bitrate üzerinden yapılır.

Temel Formül:

Örnek Hesaplama:

Bir 4K video 40 Mbps bitrate ile 10 dakika (600 saniye) boyunca kaydediliyorsa:

Profesyonel video prodüksiyonunda, ses kanallarının bitrate değerleri de bu sonuca eklenmelidir. VBR (Değişken Bit Hızı) kullanılıyorsa, hesaplamalarda ortalama bitrate yerine tepe (peak) bitrate değerini baz almak depolama güvenliği için daha doğru bir yaklaşımdır.

Dijital Ekosistemin Geleceği ve Sonuç

Bilgisayarların çalışma mantığı, basit bir 0-1 ikileminden başlayarak insanlığın ürettiği tüm bilgiyi dijitalleştirebilen devasa bir mimariye evrilmiştir. Karakterlerin kodlanmasından donanım bileşenleri arasındaki veri transferine kadar her adım, modern sistemlerin hızını ve verimliliğini belirler. Bit ve bayt seviyesindeki her bir gelişim, AV1 gibi daha verimli kodeklerin ve UTF-8 gibi esnek kodlama standartlarının yaygınlaşmasıyla, dijital dünyayı daha erişilebilir ve sürdürülebilir kılmaktadır. Veri yapılarını ve hesaplama metodolojilerini anlamak, dijital kaynakların bilinçli yönetimi için temel bir yetkinlik olmaya devam edecektir.

Alıntılanan çalışmalar

Bilgisayar Bileşenleri Nelerdir? – Yeni Başlayanlar İçin Akıllı Ev, IOT ve NAS Rehberi, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://www.muratdonmez.com.tr/bilgisayar-nedir-bilgisayar-bilesenleri-nelerdir/
Bilgisayar Kapasite Ölçü Birimleri – video.eba.gov.tr, erişim tarihi Şubat 21, 2026, http://img.eba.gov.tr/154/072/506/4f0/c23/344/cdd/ae0/570/ae5/7ce/003/97a/8c2/001/1540725064f0c23344cddae0570ae57ce00397a8c2001.pdf?name=Kapasite%20%C3%96l%C3%A7%C3%BC%20Birimleri.pdf
BİLGİSAYAR DERSİ BİLGİSAYARIN TANIMI VE DONANIM BİLGİSİ, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://yunus.hacettepe.edu.tr/~eacar/dersler/uygulamalar/bilgisayar
ELI5: Neden “boyut” ve “disk üzerindeki boyut” farklı? : r/explainlikeimfive – Reddit, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://www.reddit.com/r/explainlikeimfive/comments/95svvo/eli5why_size_and_size_on_disk_is_different/?tl=tr
Donanım Nedir? Ne İşe Yarar? – Techcareer.net, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://www.techcareer.net/dictionary/hardware
Bilgisayar Donanımları: Temel Bileşenler ve Çalışma Prensipleri – Gazete Merhaba, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://gazetemerhaba.com/bilgisayar-donanimlari-temel-bilesenler
Bilgisayarın Çalışma Mantığı – Academy Peak Bilgi Teknolojileri, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://www.academypeak.com/blog/bilgisayarin-calisma-mantigi-24
Fetch, decode, execute (repeat!) – Clayton Cafiero, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://www.uvm.edu/~cbcafier/cs2210/content/02_basics_of_architecture/fetch_decode_execute.html
hardware and operation | fetch decode execute cycle – Computer Science Cafe, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://www.computersciencecafe.com/a115-computer-fundamentals-ib.html
Boyut ve diskteki boyut arasındaki fark nedir? : r/LinusTechTips – Reddit, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://www.reddit.com/r/LinusTechTips/comments/1717get/what_is_the_difference_between_size_and_size_on/?tl=tr
RADYO-TELEVİZYON FOTOĞRAF, SES VE VİDEO FORMATLARI, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://avys.omu.edu.tr/storage/app/public/halil.zengin/131027/Foto%C4%9Fraf,%20Ses%20Ve%20Video%20Formatlar%C4%B1.pdf
Fetch Decode Execute Cycle – IGCSE Computer Science Revision – Save My Exams, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://www.savemyexams.com/igcse/computer-science/cie/23/revision-notes/3-hardware/computer-architecture/the-fetch-decode-execute-cycle/
The Fetch–Decode–Execute Cycle Explained Simply | RevisionDojo, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://www.revisiondojo.com/blog/the-fetch-decode-execute-cycle-explained-simply
Dosya uzantısı – Vikipedi, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://tr.wikipedia.org/wiki/Dosya_uzant%C4%B1s%C4%B1
Decoding the Video Codec Wars: H.264, HEVC, and AV1 Compared for Streaming, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://flussonic.com/cn/blog/news/evolution-of-video-codecs
ELI5: the fetch decode execute cycle (computing) : r/explainlikeimfive – Reddit, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://www.reddit.com/r/explainlikeimfive/comments/1ooed4b/eli5_the_fetch_decode_execute_cycle_computing/
Video Formats: Understanding MOV, MP4, AVI, and MKV, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://docs.picsart.io/docs/photo-video-editor-video-formats-understanding-mov-mp4-avi-and-mkv
Data Storage Units | Kilobytes, Megabytes, Gigabytes & Terabytes – Lesson – Study.com, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://study.com/learn/lesson/data-storage-units-kb-mb-gb-tb.html
Every video format, codec, and container explained – api.video, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://api.video/blog/product-updates/every-video-format-codec-and-container-explained/
Units of information – Wikipedia, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://en.wikipedia.org/wiki/Units_of_information
Definitions of the SI units: The binary prefixes – NIST, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://physics.nist.gov/cuu/Units/binary.html
Understanding file sizes | Bytes, KB, MB, GB, TB, PB, EB, ZB, YB – GeeksforGeeks, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://www.geeksforgeeks.org/computer-science-fundamentals/understanding-file-sizes-bytes-kb-mb-gb-tb-pb-eb-zb-yb/
MiB vs MB- Whats the Difference? – Digilent Blog, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://digilent.com/blog/mib-vs-mb-whats-the-difference/
WebP vs JPEG vs AVIF: Best Format for Web Photos in 2026 – FreeImages Blog, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://blog.freeimages.com/post/webp-vs-jpeg-vs-avif-best-format-for-web-photos
Understanding Video Containers: A Comprehensive Guide to Digital Video Formats – Castr, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://castr.com/blog/video-containers/
erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://www.reddit.com/r/LinusTechTips/comments/1717get/what_is_the_difference_between_size_and_size_on/?tl=tr#:~:text=Boyut%2C%20mant%C4%B1ksal%20boyuttur%2C%20yani%20kullan%C4%B1ld%C4%B1%C4%9F%C4%B1nda,yani%20diskte%20kaplad%C4%B1%C4%9F%C4%B1%20alan%20miktar%C4%B1d%C4%B1r.
Bir Dosyanın Boyut ve Diskteki Boyutu Arasında Neden Genellikle Fark Olur? – Ekşi Şeyler, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://eksiseyler.com/bir-dosyanin-boyut-ve-diskteki-boyutu-arasinda-neden-genellikle-fark-olur
WEBP vs. AVIF: Hızlı Açılan Web Siteleri Hangisini Kullanmalı? Destekleyen Tarayıcılar – Hosting.com.tr, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://www.hosting.com.tr/blog/webp-vs-avif/
Audio Formats Compared: WAV, AIFF, MP3, FLAC & When to Use Them – Audioholics, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://www.audioholics.com/audio-technologies/demystifying-audio-formats
Boyut – Diskteki Boyut – UBenzer | Umut Benzer., erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://ubenzer.com/2011/08/boyut-diskteki-boyut/
Dosya Türleri ve Dosya Uzantıları – 6. Sınıf Bilişim Teknolojileri – Aykut AKMAN, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://aykutakman.com/blog/dosya-turleri-ve-dosya-uzantilari
ELI5: Neden ses, video ve fotoğraflar için bu kadar çok dosya formatı var? – Reddit, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://www.reddit.com/r/explainlikeimfive/comments/kys5nz/eli5_why_are_there_so_many_file_formats_for_audio/?tl=tr
Audio Formats: MP3, FLAC, WAV and More – Which Format Is Best and How Do They Differ? – Dr.Head, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://drhead.ae/blog/audio-formats-mp3-flac-wav-and-more-which-format-is-best-and-how-do-they-differ/
MiB vs. MB: Understanding the Units for Data Rates and Bandwidth, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://docs.baslerweb.com/knowledge/mib-vs-mb-understanding-the-units-for-data-rates-and-bandwidth
PowerPoint’te desteklenen dosya biçimleri – Microsoft Desteği, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://support.microsoft.com/tr-tr/office/powerpoint-te-desteklenen-dosya-bi%C3%A7imleri-252c6fa0-a4bc-41be-ac82-b77c9773f9dc
Jpg, Png, Webp ? Hangi görüntü formatını kullanmalıyım ? – Celilcan Topçuoğlu, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://www.celilcan.net/hangi-goruntu-formatini-kullanmaliyim/
JPEG, GIF, TIFF, PNG, Bitmap arasındaki farklar nelerdir? – Fotoğraf Tarama Hizmeti, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://www.fotograftaramahizmeti.tr/resim-formatlari-jpeg-gif-tiff-png-bitmap-ve-diger-formatlar-arasindaki-farklar-ve-kullanim-alanlari/
Best codec to choose: HEVC vs AVC (H.264 vs H.265) – Ceeblue, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://ceeblue.net/best-codec-to-choose-hevc-vs-avc/
Bitrate Nedir? Bitrate Kaç Olmalıdır? – Öztoprak Medya, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://oztoprakmedya.com/bitrate-nedir-bitrate-kac-olmalidir/
Video File Size Calculator (by format), erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://www.omnicalculator.com/other/video-size
How to Choose The Best Video File Formats: MP4, MOV, MKV – TechSmith, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://www.techsmith.com/blog/video-file-formats/
Bitrate Nedir? – FilikaNet, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://www.filika.net.tr/bitrate-nedir
HEVC (H.265) ve AVC (H.264) Nedir? Hangisi Tercih Edilmeli …, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://www.technopat.net/2024/04/22/hevc-h-265-ve-avc-h-264-nedir-hangisi-tercih-edilmeli/
Video Bitrate & Resolution: An Easy Overview | College of Communication & Information, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://ci.uky.edu/about/faculty-and-staff-resources/ci-technology-services/tutorials/video-bitrate-resolution-easy
Bit hızı başlangıç kılavuzu | Adobe, erişim tarihi Şubat 21, 2026, https://www.adobe.com/tr/creativecloud/video/discover/bit-rate.html

23 Şubat 2026