Görüntü İşleme; elde edilmiş görüntü sinyallerinin, belirli işlemlerden geçerek yeniden yapılandırılması anlamına gelir. Görüntü işlemenin temelinde pixel değerleri ile işlemler yaparak, görüntüyü daha işlevsel hale getirmek yer alıyor. Temelinde lineer cebir ile işlemler yapabilmek çok önemli, çünkü görüntü sinyaller iki boyutlu olup, işlem yapılacağı zaman matris olarak düşünülür. 1080’e 720’lik bir görüntümüz olsun diyelim. Aslında bu görüntü [1080,720]’lik bir matris anlamına geliyor. Ve yapacağınız bütün işlemleri matrisler ile yapıyorsunuz. Bu işlemlerde genellikle filtre kullanılır. Filtre dediğimiz yapı aslında matematiksel bir fonksiyondan ibarettir, genellikle konvolüsyon işlemi filtre olarak sıkça kullanılır.
Görüntüyü bilgisayar 3 katmanlı (Kırmızı-Yeşil-Mavi) yada tek katmanlı (Gri) olarak algılayabilir. Bu saydıklarım belirli renk uzaylarından bazılarıdır. Biz filtreler yardımıyla renk uzayları arasında geçiş yapabiliriz. Yada oluşturduğumuz filtreler yardımıyla görüntüyü daha kullanışlı hale getirebiliriz. Görüntünün içerisindeki pürüzlerin kaldırılması buna çok iyi bir örnektir. Mesela uydudan çekilmiş bir fotoğrafın insan gözünün seçemeyeceği gürültüleri kaldırması çok iyi bir iyileştirme örneğidir.
Gürültü: Sinyaller ilgili bozulmalar anlamına gelen bir teknik terimdir. İngilizce’de Noise olarak geçer.
Görüntü işleme teknolojisi; otonom arabalarda, nesne tespit ve takip sistemlerinde, Haritalandırma işlemlerinde, arama-kurtarma, Yüz tanıma gibi işlemlerde kullanılabilir. Bunların hepsi ayrı ayrı birer araştırma konusudur ve üzerinde hala çalışmalar devam etmektedir.
Nesne Takip Sistemleri için kullanılan görüntü işleme yöntemleri içerisinde derin öğrenme temelli yapay zeka barındırır. Bunların en önemli kullanım alanlarından biri, arama-kurtarma çalışmalarında insansız hava araçlarıyla birlikte kullanılan yazılım ile aranan bölgede insan tespiti yapabilmesidir. Bu sayede daha hızlı ve organize bir şekilde arama-kurtarma çalışmaları yapılabiliyor. Bir başka önemli kullanım alanı ise Savunma Sanayi. Gerek otonom uçuş için gerekse hedef tespiti gibi özellikleri ile birlikte Savunma Sanayi’de çalışılan alanlardan en önemlileri arasında yer alıyor. İnsansız hava araçları, füze savunma sistemlerini veya düşman birlikleri görüntü işleme teknikleri sayesinde bulabiliyor.
Görüntü işleme’de “model” görüntüyü matematiksel olarak anlatmak ve analiz etmek için geliştirilen bir sistemdir. Son yıllarda bilgisayarların işlem hızının günden güne gelişmesiyle birlikte daha karmaşık modeller oluşturup bunu bilgisayarlarda eğitebiliyoruz. Görüntü işleme işleminin hızlanmasının bir diğer sebebi ise artık GPU(Grafiksel İşlem Birimi)’nun model eğitilirken kullanılması. Bunları yaparken Python programlama dili genellikle tercih ediliyor. Çünkü içinde kolay bir şekilde kullanılabilecek kütüphaneler(OpenCV, Tensorflow, PyTorch, Numpy gibi…) ile uyumlu ve daha kolay kod yazılabiliyor.
Ayrıca bu konuda ücretsiz online eğitimlerin sayısı oldukça fazla, eğer ilgi duyuyorsanız yorum yazarsanız sizinle bu eğitimleri paylaşabilirim. Merak ettiğiniz şeyleri de sorarsanız elimden geldiğince cevaplamaya çalışırım.