Görüntü İşleme Kavramları ve Temel Terminoloji

Görüntü İşleme Kavramları ve Temel Terminoloji

Ara 24, 2024 - 18:51
 0  15
Görüntü İşleme Kavramları ve Temel Terminoloji

Görüntü işleme (image processing), dijital görüntülerin analiz edilmesi, düzenlenmesi ve iyileştirilmesi sürecini ifade eder. Bu alan, matematiksel, istatistiksel ve algoritmik tekniklerin kullanıldığı, bilgisayar bilimlerinin bir alt dalıdır. Görüntü işleme, görsel verilerle yapılan uygulamalarda, özellikle makine öğrenimi, yapay zeka, robotik, sağlık, endüstri ve eğlence sektörlerinde yaygın olarak kullanılmaktadır.

Görüntü İşleme Kavramları ve Terminoloji

1. Dijital Görüntü

Bir dijital görüntü, genellikle bir matris (dizi) olarak temsil edilir ve her bir elemanı (piksel) bir renk değeri veya yoğunluk değeri içerir. Dijital görüntü, bir kamera veya başka bir sensör aracılığıyla alınan analog sinyallerin dijital hale getirilmesiyle elde edilir. Görüntüdeki her pikselin renk değeri, genellikle 3 bileşenden oluşur (RGB: kırmızı, yeşil, mavi).

2. Piksel (Pixel)

Pikseller, bir görüntünün temel birimleridir ve her piksel bir renk veya gri ton değeri taşır. Dijital görüntülerde piksellerin her biri, genellikle bir sayısal değerle (örneğin 8-bit, 16-bit veya 32-bit) temsil edilir.

  • RGB renk modelinde her piksel üç renk bileşenine (kırmızı, yeşil ve mavi) sahiptir.
  • Grayscale (gri tonlamalı) görüntülerde ise her piksel yalnızca bir parlaklık değeri içerir.

3. Çözünürlük (Resolution)

Çözünürlük, görüntünün kalitesini ve detayını belirler. Görüntü çözünürlüğü genellikle yatay ve dikey piksel sayısı ile tanımlanır. Örneğin, 1920x1080 çözünürlük, yatayda 1920 piksel ve dikeyde 1080 piksel içerir. Yüksek çözünürlük, daha fazla detay ve netlik sağlar.

4. Renk Uzayı (Color Space)

Renk uzayı, bir görüntünün renkleri ve tonları arasındaki ilişkiyi tanımlar. En yaygın renk uzayları şunlardır:

  • RGB: Kırmızı, Yeşil, Mavi renk bileşenlerine dayanır.
  • HSV: Ton (Hue), doygunluk (Saturation) ve parlaklık (Value) bileşenlerine dayanır.
  • Lab: İnsan gözünün algılama şekline daha yakın bir renk modelidir ve üç bileşenden oluşur: L (ışıklık), a (kırmızı-yeşil bileşeni), b (mavi-sarı bileşeni).

5. Pikselleştirme (Aliasing)

Pikselleştirme, bir görüntüdeki yüksek çözünürlükteki detayların düşük çözünürlükteki bir görüntüde kaybolması veya bozulmasıdır. Bu, örneğin düşük çözünürlüklü bir görüntüde keskin çizgiler veya detayların kaybolması anlamına gelir.

6. Filtreleme (Filtering)

Görüntü işleme sürecinde, bir görüntüyü iyileştirmek veya belirli özellikleri ortaya çıkarmak için filtreleme teknikleri kullanılır. Filtreler genellikle bir pikselin çevresindeki piksellerin değerlerine dayanarak işlem yapar. İki ana filtre türü:

  • Konvolüsyonel filtreler (Kernel-based filters): Belirli bir boyut ve yapıdaki matrislerin görüntüye uygulanmasıyla çalışır. Örneğin, keskinleştirme veya bulanıklaştırma işlemleri konvolüsyonel filtrelerle yapılır.
  • Lineer ve Non-lineer Filtreler: Lineer filtreler, piksellerin doğrudan matematiksel bir şekilde işlenmesini sağlar, non-lineer filtreler ise daha karmaşık ilişkilere dayanır.

7. Bulanıklaştırma (Blurring)

Bulanıklaştırma, görüntüdeki detayları ve kenarları yumuşatarak, görseldeki gürültüyü azaltmak için kullanılır. Yaygın bulanıklaştırma teknikleri:

  • Gaussian blur: Matematiksel olarak piksellerin çevresindeki ağırlıklı ortalama alınarak yapılan bulanıklaştırma tekniğidir.
  • Box blur: Belirli bir pencerede piksellerin ortalaması alınarak yapılan basit bulanıklaştırma tekniğidir.

8. Keskinleştirme (Sharpening)

Keskinleştirme, görüntüdeki kenarları ve detayları vurgulamak için kullanılan bir tekniktir. Bu işlem, genellikle bir görüntüdeki yüksek frekans bileşenlerinin artırılmasını içerir. Konvolüsyonel filtreler kullanılarak yapılabilir.

9. Segmentasyon

Segmentasyon, bir görüntüyü anlamlı parçalara veya bölgelerde ayırma işlemidir. Görüntü segmentasyonu, görüntüdeki belirli nesnelerin veya bölgelerin tespit edilmesini sağlar. Segmentasyon teknikleri:

  • Thresholding (eşikleme): Piksel değerlerini belirli bir eşik değerine göre ayırma.
  • Region-based methods: Görüntüdeki benzer özelliklere sahip bölgeleri birleştirerek segmentasyon yapma.
  • Edge-based methods: Görüntüdeki kenarları tespit ederek segmentasyon yapma.

10. Eşikleme (Thresholding)

Eşikleme, bir görüntüyü iki gruba ayırmak için kullanılır: genellikle "nesne" ve "arka plan" olarak adlandırılır. Her piksel, belirli bir parlaklık değeri (eşik) ile karşılaştırılır ve buna göre siyah veya beyaz olarak sınıflandırılır.

11. Kenarlık Tespiti (Edge Detection)

Kenarlık tespiti, bir görüntüdeki ani değişikliklerin veya kenarların tespit edilmesi işlemidir. Kenarlıklar, genellikle görüntüdeki nesnelerin sınırlarını belirtir. Yaygın kenarlık tespiti algoritmaları:

  • Sobel operator: Yatay ve dikey kenarları tespit etmek için kullanılan bir diferansiyasyon tablosudur.
  • Canny edge detector: İleri düzey kenarlık tespiti algoritmasıdır, daha iyi doğruluk sağlar.

12. Dönüşümler (Transforms)

Görüntü işleme, görüntüde çeşitli dönüşümler yaparak farklı analizler yapabilmek için kullanılır. Bu dönüşümler şunları içerebilir:

  • Fourier Transform: Görüntüyü frekans uzayına dönüştürür ve görüntüdeki frekans bileşenlerini analiz eder.
  • Hough Transform: Doğrular veya eğriler gibi geometrik şekilleri tespit etmek için kullanılır.

13. Görüntü Yeniden Yapılandırma ve İyileştirme

Görüntü iyileştirme, bozuk veya düşük kaliteli görüntülerin düzeltilmesi amacıyla yapılan işlemleri içerir. Örneğin, gürültü giderme, kontrast artırma, parlaklık düzeltme gibi işlemler.

14. Görüntü Sıkıştırma

Görüntü sıkıştırma, görüntü verisinin daha küçük bir dosya boyutuna dönüştürülmesi işlemidir. Bu, özellikle büyük miktarda görsel verinin saklanması ve iletilmesi için önemlidir. İki tür sıkıştırma vardır:

  • Kayıplı sıkıştırma: Görüntüdeki bazı veriler kaybolur (örneğin JPEG formatı).
  • Kayıpsız sıkıştırma: Görüntüde hiçbir bilgi kaybolmaz (örneğin PNG formatı).

15. Görüntü Analizi ve Tanıma

Görüntü analizi, bir görüntüdeki nesneleri, desenleri veya özellikleri tanımlamak için kullanılan teknikleri içerir. Görüntü tanıma, bu analizlerin daha ileri seviyede bir aşamaya geçmesini sağlar. Bu süreç genellikle makine öğrenmesi ve yapay zeka algoritmaları kullanılarak yapılır.

16. Matlab ve Python ile Görüntü İşleme

Python, görüntü işleme için popüler bir dil olup, özellikle OpenCV, Pillow, scikit-image gibi kütüphanelerle oldukça güçlüdür. Görüntü işleme süreci, genellikle bu kütüphanelerle gerçekleştirilir ve kullanıcılara çok çeşitli işlevler sunar.

Bu Yazıya Tepkin Nedir?

like

dislike

love

funny

angry

sad

wow