Görüntü İşleme yöntemi, kaydedilmiş olan belirli görüntülerin işlenip mevcut resim ve grafiklerin değiştirilerek düzenlenmesi veya iyileştirilmesi için kullanılmaktadır. Günümüzde gelişen teknoloji ile insan hayatına her gün birbirinden farklı buluş, yöntem ve teknikler girmektedir. Bu tekniklerin içinde önemli bir yere sahip olan, araştırma ve geliştirme uygulamalarında çokça tercih edilen görüntü işleme tekniği, ilerlemekte olan teknolojinin hala gelişmekte olan parçasıdır. Gelecek yıllarda hayatımızın daha derinlerinde yer edinecek görüntü işleme tekniğini; dijital ortama aktarılmış görseller üzerinden, ihtiyaca göre faydalı bilgiler elde etmek için kullanılan bir yöntemdir. Örneğin, fotoğraf veya belgelerin taranıp dijital ortama aktarılırken kalite düşüşleri yaşanmaktadır. Düşen görüntü kalitesini ve görselde yaşanan bozulmaları en aza indirmek için de görüntü işleme yöntemine başvurulmaktadır. Farklı bir örnek olarak Google Earth üzerinden erişebildiğimiz haritalar ele alınabilir. Uydudan alınan görüntüler görüntü işleme teknikleri ile iyileştirilmektedir. Böylelikle, insanlara daha kaliteli görseller sunulmaktadır.
Görüntü İşleme, görüntüyü dijital form haline getirmek ve bazı işlemleri gerçekleştirmek için geliştirilmiş, spesifik görüntü elde etmek veya ondan bazı yararlı bilgiler çıkarmak için kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntemin girdisi, video kesiti veya fotoğraf gibi bir görüntüdür. Çıktısı ise, görüntünün istenilen ya da dikkat edilmesi gereken bölümüne karşılık gelir. Genellikle görüntü işleme sistemi, önceden belirlenmiş sinyal işleme (signal processing) yöntemlerini uygularken görüntüleri iki boyutlu sinyaller olarak ele alır.
Görüntü İşleme Adımları Nelerdir?
Görüntü işleme temel olarak üç adımda incelenmektedir. Bu adımlar;
- Gerekli araçlar ile imajın aktarılması
- Görüntünün analiz edilerek istenilen doğrultuda işlenmesi
- Analiz edilip işlenen veri raporu ve çıktısının, sonucunun alınması olarak sıralanabilir.
Görüntü işleme adımlarının yanında görüntü işleme için iki tür yöntem kullanılmaktadır. Bunlar analog görüntü işleme ve dijital görüntü işleme yöntemleridir. Analistler, tanımlamak istedikleri ürünler ile ilgili geçmiş işlemleri sisteme öğretir. Bir derin öğrenme kolu olarak görüntü işleme işlemi, geçmiş verilerin ışığında çalışır. Dijital ve analog görüntü işleme için verinin geçmesi gereken birtakım temel aşamalar vardır. Bu aşamalar arasında;
- Ön işleme: Görüntünün optik tarayıcı ile veya dijital fotoğraflarla alınması
- Geliştirme ve Görüntüleme: Görüntü iyileştirme, görüntüyü analiz etme-kullanma
- Bilgi çıkarımı: Sonuçların görüntü analizine dayalı olarak değiştirilmesi, kullanıma hazır hâle getirme yer almaktadır.
Bu aşamaların ardından ilgili veriden ihtiyaca göre sonuçlar elde edilebilmektedir.
Görüntü İşleme Amaçları
Görüntü işleme çeşitli projelerde, farklı amaçlarla kullanılmaktadır. Görüntü işlemenin amaçları 5 gruba ayrılmıştır. Bunlar;
- Görselleştirme: Görünmesi zor nesneleri gözlemleme
- Görüntü keskinleştirme ve restorasyon: Gürültülü görüntüleri iyileştirme
- Görüntü alımı: Belirleyici ve yüksek çözünürlüklü görüntü arama
- Desen Tanıma: Bir görüntüdeki çeşitli nesneleri tanımlama
- Görüntü Tanıma: Bir görüntüdeki nesneleri ayırt etme olarak sıralanabilir.
Bunlar gibi daha birçok farklı yerde kullanılabilen görüntü işleme, hızla gelişen teknolojiler arasında yer almaktadır. Aynı zamanda mühendislik ve bilgisayar bilimleri gibi disiplinlerin temel araştırma alanlarından biridir. Günümüzde işletmelerin çeşitli yönleriyle kullandıkları görüntü işleme sistemleri, mühendislik ve bilgisayar bilimleri disiplinlerinde de temel araştırma alanını oluşturur.
Bilgisayarlı görünün ilk çalışmaları 1970 yıllarına dayanmaktadır. Bilgisayarlı görü, temel olarak bir insanın görsel olarak yapabileceği görevleri veya işlevleri bilgisayar sistemli ortamda yapmaya çalışmaktır. Dijital görüntülerden veya video görüntüleri üzerinden insanın karar verebileceği bir şekilde işlemler yapıp çıkan sonuca göre karar vermesidir. Bilgisayarlı görü görüntü üzerinde sayısal veya sembolik olarak bilgi üretmek için sayısal görüntüyü oluşturma, işleme, analiz etme ve anlamlı hale getirme yöntemlerine başvurmaktadır. Bilgisayarlı görü arka planı çok geniş bir yelpazede yer almaktadır. Görüntü üzerinde işlem gerçekleştirirken istatistik, fizik, geometri ve öğrenme teorisi yardımıyla oluşturulan modellerden dolayı her çalışma dalı ayrı ayrı uzmanlık gerektirmektedir.
Görüntü İşleme Dalları
Tanıma (Recognition)
Görüntü verilerinin alındıktan sonra belirli bir nesne, özellik veya etkinlik içerip içermediğinin belirlenmesidir. Alt başlıkları; Nesne Tanıma (Object recognition): Nesne sınıflandırılması olarak adlandırılmaktadır. Herhangi bir görüntüde nesneleri bulma ve tanıma işlemi yapmak için kullanılmaktadır.
- Kimlik (Identification): Hedef alınacak bir nesnenin sahip olduğu sadece bir örneği üzerinde tanıma işlemi yapmasıdır.
- Tespit Etme (Detection): Algılama sistemi olarak da bilinmektedir. Temel olarak basit ve hızlı hesaplamalara dayalı dijital görüntü videoların belirli bir koşul için taranmasıdır.
- İçeriğe Dayalı Görüntü Alma (Content-based Image Retrieval): Geniş bir resim kümesindeki belirli bir içeriğe sahip tüm görüntüleri bulma işlemini gerçekleştirmektedir.
- Poz Tahmini (Pose estimation):Kameradan alınan görüntü üzerinde hedef nesnenin konumunu veya yönünün tahmin edilmesidir.
- 2D Kod Okuma (2D code reading): Veri matrisi ve QR kodları gibi 2D kodların okunması işlemidir.
- Yüz Tanıma (Facial Recognition): Yüz tanıma işlemi, kişinin yüz dokularına ve şekline göre desenleri analiz ederek bir kişiyi benzersiz bir şekilde tanımlayabilen Biyometrik Yapay Zekâ tabanlı bir uygulama olarak da tanımlanmaktadır.
- Şekil Tanıma Teknolojisi (Shape Recognition Technology):Örüntü tanıma olarak da bilinmektedir. Verilerdeki örüntülerin ve düzenliliklerin otomatik olarak tanınmasıdır.
Optimak ARGE merkezi tarafından detaylı anlatım videosu aşağıda yer almaktadır. Optimak ARGE merkezi tarafından hazırlanan Optimak Akademi videolarını inceleyebilirsiniz.
[/ux_text]