Görüntü işleme nedir? Kısa bir giriş

Bir alışveriş merkezinde veya kalabalık bir caddede yürürken, girişlerin ve yürüyüş yollarının üzerine monte edilmiş kameralar bu hareketliliği kaydeder. Her saniye görsel veri üretirler ve çoğu zaman biz bunu fark etmez bile.

Bu sürekli veri akışı, akıllı güvenlik sistemlerinden sürücüsüz arabalara kadar modern yapay zeka destekli sistemleri beslemektedir. Bu yenilikler, bilgisayar bilimi, matematik ve fiziği bir araya getiren çok yönlü bir alan olan görüntü işleme tarafından desteklenmektedir.

Görüntü işleme, makinelerin bir görüntüde gördüklerini anlamalarına yardımcı olur. Sistemlerin bir sahnede neler olduğunu tanımasını ve nasıl çalışacağına veya tepki vereceğine karar vermesini sağlar; örneğin, bir engel ortaya çıktığında sürücüsüz bir arabayı durdurmak gibi.

Bu makalede, görüntü işleme nedir ve en son teknoloji yapay zeka (AI) sistemlerinde nasıl kullanılır, bunları inceleyeceğiz. Hadi başlayalım!

Görüntü işlemeyi anlamak

Görüntü işleme, gelişmiş algoritmalar kullanarak görüntüleri yakalama, işleme ve analiz etme sürecidir. Görüntüleri, makinelerin anlayabileceği ve üzerinde çalışabileceği veriler olarak ele alır.

Diğer bir deyişle, her görüntü bir sayı tablosu olarak işlenir. Bu, görüntünün en küçük birimleri olan pikselleri satır ve sütunlardan oluşan bir matrise dönüştürerek yapılır. Her piksel, makineye görüntünün belirli bir alanının ne kadar parlak veya karanlık olduğunu belirten sayısal bir değere sahiptir.

Bu değerlerin düzenlenme şekli, görüntünün gri tonlamalı mı yoksa renkli mi olduğuna bağlıdır. Gri tonlamalı görüntülerde piksel değerleri genellikle 0 (siyah) ile 255 (beyaz) arasında değişir. Renkli görüntülerde, Kırmızı, Yeşil ve Mavi (RGB) veya Ton, Doygunluk ve Değer (HSV) gibi farklı renk kanallarını temsil etmek için birden fazla matris kullanılır.

Piksel matrislerine ek olarak, bir görüntü genellikle meta veri olarak bilinen gizli bağlamsal bilgiler içerir. Meta veri, görüntü çözünürlüğü, bit derinliği, kamera veya sensör ayarları ve görüntünün çekildiği tam zaman gibi önemli ayrıntıları sağlar. Görüntüler, hem görsel verileri hem de meta verileri korumak için belirli dosya biçimlerinde saklanır.

Örneğin, biyomedikal görüntü hesaplamada, görüntüler genellikle Tıpta Dijital Görüntüleme ve İletişim (DICOM) formatında saklanır. DICOM, görsel görüntü verilerini kimlik bilgileri ve ekipman ayarları gibi hasta bilgileriyle birleştirerek tıbbi görüntü analizinin doğru, tutarlı ve güvenli olmasını sağlar.

Görüntü işleme nasıl çalışır?

Görüntü işleme kavramını daha iyi anladıktan sonra, kamera görüntülerini yararlı bilgilere dönüştürmek için kullanılan adımları inceleyelim.

Kesin iş akışı uygulamaya göre değişebilse de, çoğu görüntü işleme sistemi şu ana aşamaları izler:

• Görüntü elde etme: İlk olarak, görsel veriler kameralar ve sensörler kullanılarak yakalanır veya açık kaynaklı görüntü veri kümelerinden toplanır.
• Görüntü ön işleme: Ardından, elde edilen görüntüler yeniden boyutlandırılır, gürültüden arındırılır, iyileştirilir ve girdileri standartlaştırmak için belirli bir renk alanına dönüştürülür.
• Özellik çıkarma: Derin öğrenme algoritmaları, kenarlar, şekiller ve dokular gibi görüntüdeki önemli kalıpları öğrenmek için kullanılır.
• Yorumlama: Çıkarılan özellikler, nesne algılama, görüntü segmentasyonu ve nesne izleme gibi görevleri gerçekleştirmek için analiz edilir.
• Çıktı: Son olarak, sistem sınıf etiketleri veya sınırlayıcı kutular gibi yapılandırılmış çıktılar üretir ve bunları insanlar veya diğer sistemlerin kolayca anlayabileceği ve görselleştirme için kullanabileceği bir şekilde sunar.

Görüntü hesaplama, bilgisayar görüşü ve görüntü işleme

Görüntü işleme ile karşılaştığınızda, görüntü işleme ve bilgisayar görüşü gibi terimler de görebilirsiniz. Bu terimler genellikle birbirinin yerine kullanılır, ancak AI sistemlerinin görsel verilerle etkileşim kurma biçimlerini tanımlar.

Örneğin, görüntü işleme, gürültü giderme, yeniden boyutlandırma ve kontrast ayarı gibi temel işlemleri kullanarak görüntülerin geliştirilmesine veya giriş görüntülerinin kalitesinin iyileştirilmesine odaklanır. Öte yandan, yapay zekanın bir dalı olan bilgisayar görüşü, makinelerin nesneleri tanımasını, sahneleri yorumlamasını ve görüntülerde veya videolarda neler olup bittiğini anlamasını sağlayarak görüntü işlemeyi temel alır.

Görüntü işleme, görüntü işleme ve bilgisayar görüşünü birleştirerek görsel verileri akıllı sistemler için anlamlı ve kullanılabilir çıktılara dönüştürür.

Günümüzde görüntü işleme nasıl uygulanıyor?

Şimdi, görüntü işleme teknolojisinin günümüzde nasıl uygulandığını inceleyelim.

Görüntü işleme teknolojisinin ilk aşamalarında, kenarlar, köşeler ve dokular gibi özellikler kural tabanlı ve elle oluşturulmuş algoritmalar kullanılarak manuel olarak tanımlanıyordu. Bu yöntemler kontrollü ortamlarda oldukça iyi sonuçlar verse de, karmaşık gerçek dünya koşullarına uyum sağlamak ve ölçeklendirme konusunda zorluklar yaşıyordu.

Modern görüntü işleme sistemleri, derin öğrenme tabanlı yaklaşımlar kullanarak bu sınırlamaları aşmaktadır. Evrişimli sinir ağları (CNN) ve görme dönüştürücüler gibi modeller, büyük görüntü veri kümelerinden ilgili özellikleri otomatik olarak öğrenir. Bu sayede nesne algılama, örnek segmentasyonu ve nesne izleme gibi görevleri daha yüksek doğruluk ve sağlamlıkta gerçekleştirebilirler.

Günümüzde, görüntü işleme iş akışları genellikle en son teknolojiye sahip yapay zeka sistemlerinde kullanılmak üzere tasarlanmış gerçek zamanlı görüntü modellerine dayanmaktadır. Örneğin, Ultralytics gibi görüntü yapay zeka modelleri, hem uç cihazlarda hem de bulut ortamlarında nesne algılama ve örnek segmentasyonu gibi hızlı ve verimli bilgisayar görme yetenekleri sağlar.

Görüntü işleme teknolojisinin gerçek hayattaki uygulamaları

Görüntü işleme, görsel verileri anlamak ve bunlara göre hareket etmek için gerçek dünya uygulamalarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Görüntü işlemenin farklı alanlarda nasıl uygulandığını inceleyelim.

Erken hastalık tespiti için tıbbi görüntü işleme

Görüntü işleme, doktorların ve klinisyenlerin hastalıkları daha erken tespit etmelerine ve tıbbi taramaları daha verimli bir şekilde analiz etmelerine yardımcı olabilir. Bu yenilikçi sağlık sistemleri, X-ışınları ve manyetik rezonans görüntüleme (MRI) taramaları gibi tıbbi görüntüleme verilerini hızlı bir şekilde işleyebilir ve genellikle manuel incelemeye göre daha tutarlı sonuçlar sağlayabilir.

Örneğin, Ultralytics gibi modeller, enfeksiyonlar ve anormalliklerle bağlantılı kalıpları öğrenmek için büyük göğüs röntgeni görüntü setleri üzerinde eğitilebilir. Eğitimden sonra, bu modeller bir taramanın normal mi yoksa zatürre veya COVID-19 gibi hastalıkların belirtilerini mi gösterdiğini belirlemeye yardımcı olabilir.

Otonom sürüş için görüntü işleme

Otonom araçlar, çevrelerinde neler olup bittiğini anlamak ve sürüş kararları almak için görüntü işleme teknolojisini kullanır. Bu teknoloji, ham kamera görüntülerini aracın güvenli ve sorunsuz bir şekilde hareket etmesine yardımcı olan gerçek zamanlı bilgilere dönüştürür.

Görüntü işleme, gelişmiş sürücü destek sistemlerinde (ADAS) yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu modüller sadece video kaydetmekle kalmaz, her kareyi analiz ederek şerit işaretlerini, diğer araçları, yayaları ve engelleri tespit eder. Bu sayede araç, insan müdahalesi olmadan değişen yol koşullarına tepki verebilir.

Diğer bir yaygın kullanım örneği ise, birden fazla kameradan alınan görüntüleri birleştirerek aracın çevresinin 360 derecelik bir görüntüsünü oluşturmaktır. Görüntü işleme, lens bozulmasını düzeltmeye, görüntü netliğini artırmaya ve tüm kamera görüntülerinde parlaklık ve renk dengesini sağlamaya yardımcı olur. Sonuç, kötü hava koşullarında veya düşük ışık koşullarında bile aracın güvenli bir şekilde seyir etmesini sağlayan net ve kesintisiz bir görüntüdür.

Görüntü işleme sistemlerinin avantajları ve dezavantajları

Görüntü işleme sistemlerinin bazı avantajları şunlardır:

• Ölçeklenebilirlik: Eğitimden sonra, görüntü işleme sistemleri büyük hacimli görsel verileri sürekli ve ölçeklenebilir bir şekilde analiz edebilir.
• Karar verme: Otonom sürüş, tıbbi tarama ve endüstriyel izleme gibi zaman açısından kritik uygulamaları destekler.
• Zaman içinde maliyet verimliliği: İlk kurulum pahalı olabilir, ancak otomatik görsel analiz uzun vadede işletme maliyetlerini azaltabilir.

Görüntü işlemeyle ilgili birçok avantaj olsa da, bazı sınırlamalar da bulunmaktadır. Dikkate alınması gereken bazı faktörler şunlardır:

• Veri kalitesi: Görüntü işleme yöntemleri, doğru etiketleme ve yüksek kaliteli veri kümelerine büyük ölçüde bağlıdır ve bunların oluşturulması maliyetli ve zaman alıcı olabilir.
• Koşullara duyarlılık: Aydınlatma, örtülme, hareket bulanıklığı, hava durumu veya kamera açıları gibi değişiklikler model performansını olumsuz etkileyebilir.
• Sınırlı açıklanabilirlik: Derin öğrenme tabanlı görüntü modelleri kara kutu görevi görebilir ve kararların nasıl alındığını açıklamayı zorlaştırabilir.

Önemli çıkarımlar

Görüntü işleme, temel görüntü işleme aşamasından, yapay zeka sistemlerinin gerçek dünyayı gerçek zamanlı olarak algılamasına ve anlamasına olanak tanıyan bir teknolojiye dönüşmüştür. Derin öğrenme gelişmeye devam ettikçe, görüntü işleme daha akıllı ve daha pratik araç setleri ve uygulamalar oluşturmanın vazgeçilmez bir parçası haline gelmektedir.

Topluluğumuza katılın ve GitHub deposunu inceleyerek yapay zeka hakkında bilgi edinin. Çözüm sayfalarımızı keşfederek tarımda yapay zeka ve lojistikte bilgisayar görüşü uygulamaları hakkında bilgi edinin. Lisans seçeneklerimizi keşfedin ve Vision AI modelleri oluşturmaya başlayın.