Kameraların hayatımıza girmesi ile birlikte, içinde bulunduğumuz anı ölümsüzleştirmek amacıyla çok rahat bir şekilde telefonumuz ile görüntü ve ya video alıyor ve o dosyaları geçmişimize ayna tutması için hatıra olarak saklıyoruz. Aradan yıllar geçse bile eski resimlerimizi kurcalayıp birkaç dakikalığına da olsa geçmişe gidiyor ve eski anılarımızı hatırlıyoruz. Peki kamera vasıtasıyla aldığımız görüntüler sadece bu amaca mı hizmet ediyor? Tabii ki cevap “Hayır”. Günümüzde gelişen teknoloji ile alınan görüntüler, görüntü işleme teknikleri kullanılarak mühendislik ve bilim alanında etkin bir biçimde kullanılıyor. Görüntü işleme teknikleri ile nesne bulma, uzay ortamında konum bulma, düşman tespiti gibi bir çok işlem yerine getirilebilir. Şimdi biraz daha detaya inmeye çalışalım.
Görüntü Nedir?
Görüntü, sürekli gibi görünse de aslında parçalardan oluşan yapılardır. Bu parçalara ise piksel denmektedir. Her görüntü, iki boyutlu piksel dizisidir. Kameralarda görünen 1280 x 720, 1920 x 1080 gibi sayılar ise görüntünün çözünürlüğünü göstermektedir. Aslında bu sayılar, görüntü üzerindeki yatay ve dikey uzunluklarda bulunan piksel sayısını ifade etmektedir. Her bir piksel, RGB denilen ve üç ana renk olan kırmızı, mavi ve yeşil renklerinin yoğunluklarının ayarlanmasıyla elde edilen farklı renklerden oluşurlar. Bu sayede, farklı görüntüler elde edilir ve bu görüntüler bilgisayarların anlayabileceği şekilde ‘0’ ve ‘1’ ler ile ifade edilirler.
Görüntü İşleme
Görüntü işleme, elimizde bulunan görüntüden anlamlı ifadeler çıkarmamıza yarayan işlemler bütünüdür. Bu işlemler, görüntüyü oluşturan pikseller üzerinde gerçekleştirilecek matematiksel işlemler sayesinde gerçekleştirilir. Görüntü elde edildikten sonra, yapılması istenen göreve göre bir algoritma tasarlanır ve görüntü bu aşamalardan geçerek istenen görevi yerine getirir.
Görüntü işleme teknikleri kullanılarak yapılabilecek işlemlere göz atacak olursak şunları görebiliriz;
- Görüntü üzerinde bulunan gürültülerin arındırılması ve temiz bir görüntü elde edilmesi
- Görüntü üzerinde bulunan ve insan algısının görmekte zorlandığı nesnelerin tespiti
- Görüntünün daha kaliteli bir hale getirilmesi
- Nesne takibi yapılması
- Görüntü üzerindeki farklı nesnelerin birbirinden ayırt edilmesi
Kullanım Alanları
- Görüntü İyileştirme: Alınan görüntülerde gürültü olarak adlandırılan ve görüntü üzerinde bozulmalara neden olan bazı istenmeyen yapılar bulunabilir. Bu gürültülere örnek olarak tuz-biber gürültüsü, gauss gürültüsü, shot gürültüsü verilebilir. Görüntü işleme teknikleri içerisinde bulunan mean (ortalama) filtre, medium (ortanca) filtre gibi tekniklerle görüntü daha kaliteli ve gürültüsüz hale getirilebilir. Bu sayede görüntü üzerinde daha doğru sonuçlar elde edilecektir.
- Cisim Tanıma: Tespit edilecek cisme göre gerekli yöntemler ve algoritmalar kullanılarak görüntü üzerinden herhangi bir cismin tespiti ve takibi gerçekleştirilebilir. Örneğin yurt dışında bir çok ülkede suçluların tespiti bu yöntem ile gerçekleştirilmektedir. Mevcut olan kamera düzeneklerinden alınan görüntüler üzerinden her hangi bir insanın tespiti sağlanabilir. Bunun dışında trafik alanında da kullanımı mevcuttur. Trafik içerisinde bulunan araçları sayabilir ve araçların hızı ölçülebilir. Bu sayede trafik yoğunluğu olma ve ya aşırı hız yapma gibi durumların tespiti gerçekleştirilip merkeze gerekli bildirimler yapılabilir.
- Sağlık Sektörü: Görüntü işleme teknikleri sayesinde bir çok hastalığın teşhisi gerçekleştirilebilmektedir. Doğum öncesi fetüsün oluşumu ve takibi, tıbbi görüntülerin incelenmesi ,şüpheli dokuların belirgin hale getirilip uzmanlara doğru tanı koyabilme olanağı tanıması, meme kanserinin erken teşhisi gibi alanlarda görüntü işleme teknikleri kullanılmaktadır. Bunların yanı sıra beyin görüntüleme, kemik şeklinin ve yapısının analizi, kanser tanısı koyma ve tümörü fark etme gibi işlemlerde tıp biliminde kullanılabilmektedir.
- Savunma Sanayi: İnsansız hava araçları, görüntü ile hedef takibi yapan roketler gibi araçların bünyesinde bulunan donanımlar, görüntü işleme sonucu elde edilen veriler doğrultusunda hareket gerçekleştirir.
Diğer alanlardan bazıları ise şu şekildedir:
- Uydu görüntüleri üzerinden nüfus yoğunluğu, çevre kirliliği gibi çevresel durumların tespiti
- Hava Gözlem Ve Tahmin
- Güvenlik Sistemleri
- Kriminal Laboratuvarlar
- Uzaktan Algılama Sistemleri
Platformlar
Görüntü işleme için pek çok farklı yazılım dili kullanılabilir. Piyasada ağırlıklı olarak kullanılan platformlara şu örnekleri verebiliriz.
MATLAB: Mühendislik uygulamalarında pek çok farklı alanda kullanılan MATLAB, bünyesinde temel görüntü işleme fonksiyonlarına da sahiptir. Kapsam olarak, direkt görüntü işleme yazılımı olmaması sebebiyle fazla kapsamlı değildir.
OpenCV: Günümüzde görüntü işleme çalışmalarında en aktif kullanılan kütüphanelerin başında gelmektedir. İçerisinde bir çok hazır fonksiyon bulundurması sebebiyle hızlı bir şekilde proje gerçekleştirilebilir. Aynı zamanda C++, Java, Python, C#, MATLAB gibi farklı programlama dilleri içerisinde kullanılabilmesi en büyük avantajlarından biridir. Aynı zamanda açık kaynak kodlu olup tamamen ücretsizdir.
Halcon: Makine görmesi odaklı ticari bir yazılımdır. İçerisinde bulunan hazır fonksiyonlar ile kolayca proje gerçekleştirilebilir.
Fiji: Java platformu için geliştirilmiş açık kaynak kodlu bir görüntü işleme kütüphanesidir. Bilimsel görüntü analizi için geliştirilmiştir. Aynı zamanda genetik, hücre biyolojisi, nöro-bilim gibi alanlar için özelleştirilmiş algoritmalara sahiptir.
- Kaynakça
- emo.org.tr
- wikipedia.org
- sciencedirect.com
- datasciencecentre.com
