Filmlerden, düşüncelerden , ihtiyaçlardan doğup gelmiş birçok teknoloji gibi görüntü işleme de günlük hayatımızı kolaylaştıran önemli bir tekniktir.
Mesleki bir tanım yapacak olursak görüntü işleme, görüntüyü dijital form haline getirerek üzerinde çeşitli algoritmalar yapıp görüntüyü amacımıza uygun
işlemektir.
Görüntüyü dijital form haline getirmek aslında matrisler üzerinde gerçekleşir.
Herhangi bir resmi en küçük parçalara böldüğümüzde çok boyutlu matrislerden oluştuğunu görürüz.
Burada gördüğümüz her bir kare aslında bir matristir yani piksel dediğimiz kavramdır. Ve bunların hepsi bir sayıdır. Bu sayıların renk skalasında belli karşılığı vardır. Yani bilgisayar bu sayıları renklere dönüştürür böylece biz de resimleri görmüş oluruz.
Görüntü Analog ve Dijital olarak iki kısımda ele alınabilir.
Analog görüntünün bilgisayar ortamında işlenebilmesi için önce sayısallaştırılması gerekir. Bu da resim üzerinde konumsal olarak örnekleme(sampling) ve renk derinliği için ise nicemleme(quantization) ile yapılır. Bunların sonucunda yukarda bahsettiğimiz 2 boyutlu matrisimiz ortaya çıkar.
Sayısal görüntü işleme, analog bir görüntünün sayısal biçime dönüştürülmesi ve daha sonra çeşitli amaçlar için (iyileştirme, onarma, sınıflandırma, sıkıştırma, anlama ve yorumlama, v.b.) sayısal bilgisayarlarla işlenmesi ile ilgilenir.
Dijital İşleme teknikleri dijital görüntülerin bilgisayarlarla manipüle edilmesine yardımcı olur. Mesela uydu platformundan alınan görüntüler, algılayıcı hatası nedeniyle eksiklik içerir. Bu kusurları aşmak ve bilginin özgünlüğünü elde etmek için, çeşitli işleme aşamalarından geçmek zorundadır.
Dijital görüntü işleme, çok daha karmaşık algoritmaların kullanılmasına izin verir ve bu nedenle, basit görevlerde hem daha karmaşık performans hem de analog yollarla imkansız olacak yöntemlerin uygulanmasını sunabilir.
Dijital görüntü işlemede kullanılan bazı teknikler şunlardır:
*Anizotropik difüzyon
*Gizli Markov modelleri
*Resim düzenleme
*Görüntü restorasyonu
*Bağımsız bileşen analizi
*Doğrusal filtreleme
*Sinir ağları
*Kısmi diferansiyel denklemler
*Pikselleştirme
*Nokta özelliği eşleştirme
*Ana bileşen analizi
*Kendi kendini organize eden haritalar
*Dalgacıklar
dijital görüntü işlemeye örnek resim
Her türlü verinin dijital tekniği kullanırken geçmesi gereken 3 genel aşama
vardır;
1.Ön-işleme, geliştirme
2.Görüntüleme
3.Bilgi çıkarımı
Görüntü işlemenin amaçları:
– Görselleştirme (Görünmesi zor nesneleri gözlemleme)
– Görüntü keskinleştirme ve restorasyon (Gürültülü görüntüleri iyileştirmesi)
– Görüntü alımı (İlgi çekici ve yüksek çözünürlükte görüntü arama)
– Desen tanıma (Görüntüdeki çeşitli nesneleri tanıma)
– Görüntü tanıma (Görüntüdeki nesneleri ayırt etme)
Görüntü İşleme Alanları Nelerdir ?
Görüntü işlemenin çok geniş bir çalışma alanı vardır.
• Askeri Endüstri (denizaltı sonic dalga taramaları) , sualtı görüntüleme
• Güvenlik, kriminal laboratuarlar
• Tıp
• Tümör, damar gibi yapıların belirginlestirilmesi, Tomografi, Ultrason
• Robotik, trafik, astronomi, radar, gazete ve fotoğraf endüstrisi uygulamaları
• Hayvancılık (sığır eti kalite tayini) , petrol arama
• Fizik, sanat, biyomedikal alanları
• Uzaktan algılama uygulamaları
• Uydu görüntüleri üzerinde nüfus yoğunluğu, yerlesim yerleri, çevre kirliliği
ve benzeri
• çevresel sartların tespiti
• Uydu görüntüleri üzerinde hava gözlem ve tahmin uygulamaları
• Yüz tanıma ve Güvenlik Sistemleri
• Duygu Analizi
Daha keşfedeceğimiz birçok alanda kullanacağız.
Bu alanlardan bazı örnek görüntüler :
Görüntü İşlemede Hangi Teknolojiler Kullanılır?
Görüntü işleme teknikleri C, C++, Python, Java gibi programlama dilleri kullanılarak yapılıyor.OpenCV, Halcon, OpenFrameworks, CIMG, Fiji gibi kütüphaneler kullanılmaktadır. Ancak yaygın olarak OpenCV kütüphanesi kullanılıyor.Ayrıca derin öğrenme teknikleri ile de görüntü işleme yapılabiliyor.
Kaynakça
https://ozengineer.com/?p=1163
https://slideplayer.biz.tr/slide/10213313/
http://www.ibrahimcayiroglu.com/Dokumanlar/GoruntuIsleme/Goruntu_Isleme_
https://www.udentify.co/Blog/04/2017/goruntu-isleme-nedir/