Görüntü İşleme ve Analizi
Görüntü işleme ve analizi, dijital görüntüleri piksel ve yerel yapı düzeyinde dönüştürme ve yorumlama süreçlerini kapsamakta olup, daha üst düzey bilgisayar görüşünün temelini oluşturmaktadır.
Tanım
Görüntü işleme ve analizi, iyileştirilmiş görüntüler veya çıkarılmış tanımlamalar üretmek amacıyla görüntüleri girdi olarak alan işlemleri inceleyen bir alandır; bu işlemler filtreleme, özellik tespiti, kenar bulma ve segmentasyonu içermektedir.
Kapsam
Bu alan, uzamsal ve frekans alanı filtrelemesini, gürültü azaltma ve görüntü iyileştirmeyi, köşeler ve anahtar noktalar gibi özelliklerin tespiti ve tanımlanmasını, kenarların ve konturların konumlandırılmasını ve görüntülerin anlamlı bölgelere segmentasyon (segmentation) yoluyla ayrılmasını kapsamaktadır.
Alt konular
Temel sorular
- Görüntüler nasıl yumuşatılır, keskinleştirilir veya gürültüden arındırılır?
- Hangi yerel görüntü yapıları eşleştirme için yeterince kararlı ve ayırt edicidir?
- Nesne sınırları ve kenarları nasıl konumlandırılır?
- Bir görüntü tutarlı bölgelere nasıl ayrılır?
Anahtar kavramlar
- Konvolüsyon ve filtreleme
- Frekans alanı analizi
- Görüntü özellikleri ve anahtar noktalar
- Kenar ve kontur tespiti
- Ölçek uzayı
- Segmentasyon
Temel kuramlar
- Doğrusal filtreleme ve konvolüsyon
- Birçok görüntü işlemi, bir çekirdek (kernel) ile yapılan konvolüsyonlardır; bu işlem frekans alanında analiz edilebilir ve doğrusal sistemler kuramı altında yumuşatma, keskinleştirme ve kenar tespitini birleştirir.
- Ölçek uzayı ve yerel özellikler
- Bir görüntüyü sürekli bir ölçek aralığında analiz etmek, farklı boyutlardaki yapıları ortaya çıkarmakta ve ölçek ile bakış açısı değişimine karşı kararlı anahtar noktalar üretmekte, böylece görüntüler arasında sağlam eşleştirmeyi mümkün kılmaktadır.
Klinik önem
Görüntü işleme ve analizi, tıbbi görüntüleme, uzaktan algılama ve uydu analizi, endüstriyel denetim, fotoğrafçılık ve hesaplamalı görüntülemenin temelini oluşturmakta; ayrıca tanıma ve 3D yeniden yapılandırma sistemleri için ön işleme arayüzü olarak hizmet vermektedir.
Tarihçe
Dijital görüntü işleme, 1960'lı yıllardaki uzay ve tıbbi görüntüleme alanlarından gelişmiştir; 1980'lerin başında Marr'ın hesaplamalı görme kuramı, düşük seviyeli analizi sahne yapısını geri kazanma olarak çerçevelemiş ve özellik tabanlı yöntemler 1990'lar ve 2000'ler boyunca olgunlaşmıştır, ta ki derin öğrenme alanı yeniden şekillendirene kadar.
Öne çıkan isimler
- David Marr
- John Canny
- David Lowe
İlgili konular
Temel eserler
- szeliski2022
- gonzalez2018
Sıkça sorulan sorular
- Görüntü işleme ile bilgisayar görüşü arasındaki fark nedir?
- Görüntü işleme çoğunlukla görüntüleri başka görüntülere veya düşük seviyeli tanımlamalara dönüştürürken, bilgisayar görüşü, sahnede hangi nesnelerin bulunduğunu ve nerede olduğunu gibi bilgileri geri kazanmak için görüntüleri yorumlamayı amaçlamaktadır; bu iki alan düşük seviyede yoğun bir şekilde örtüşmektedir.
- Filtreleme neden bu kadar temeldir?
- Yumuşatma, keskinleştirme, kenar tespiti ve özellik çıkarma işlemlerinin hepsi filtreleme işlemleri olarak ifade edilebilmektedir; bu nedenle konvolüsyonu ve frekans alanı davranışını anlamak, düşük seviyeli görüntü yöntemlerinin büyük bir kısmını açıklamaktadır.