Görüntü İşleme Nedir?

Dijital görüntülerin incelenmesi, manipüle edilmesi ve iyileştirilmesi gibi süreçlerin tamamı görüntü işleme anlamına gelir. Sürecin amacı, dijital görüntülerin bilgisayarlar tarafından okunabilir, işlenebilir hale getirilmesini sağlamaktır. Dijital görüntüler, genellikle piksellerden oluşur ve her piksel, belirli bir renk veya yoğunluk değeri taşır. Görüntü işleme teknikleri, bu piksellerin düzenlenmesi, analiz edilmesiyle çeşitli bilgilerin çıkarılmasını sağlar.

Örneğin; tıbbi bir görüntüde tümör tespiti veya güvenlik kamerası görüntüsünde yüz tanıma gibi işlemler, görüntü işlemenin yaygın uygulamaları arasında yer alır. Kısaca görüntü işleme teknikleri, modern dünyada tıptan güvenliğe, endüstriden eğlenceye kadar pek çok alanda kullanılan çözümler arasında yer alır.

Görüntü işleme programları, bu sürecin gerçekleştirilmesinde kullanılan yazılımlardır. Görüntülerin kalitesini artırmak, detaylı analizler yapmak için geliştirilmiştir. Görüntü işleme teknikleri ise ham dijital veriyi alarak anlamlı bilgiye dönüştürür. Böylece sektöre, amaca göre görüntüler işlenecek hale getirilir. Hem 2D hem de 3D görüntüler üzerinde uygulanabileceği için birçok farklı algoritma / yöntem kullanılarak gerçekleştirilir.

Görüntü İşleme Nasıl Çalışır?

Görüntü işleme süreci genellikle görüntü edinimi, ön işleme, analiz olmak üzere üç ana adımdan oluşur. Görüntü edinimi, farklı cihazlar aracılığıyla görüntülerin toplanmasıdır. Ön işleme aşamasında, görüntüdeki gürültülerin azaltılması, kontrastın artırılması ve diğer iyileştirmeler yapılır. Analiz aşamasında ise görüntü üzerindeki özellikler çıkarılır / yorumlanır. Görüntü işleme aşamaları ise şöyle gerçekleşir:

• Görüntü edinimi aşamasında, dijital kameralar, tarayıcılar veya sensörler kullanılarak görüntüler toplanır. Bu aşamada elde edilen görüntüler ham, işlenmemiş verilerdir.
• Görüntü edinimi, kaliteli / doğru veriler elde etmek açısından çok önemlidir, çünkü bu veriler, sonraki aşamalarda yapılacak tüm işlemlerin temelini oluşturur.
• Ön işleme aşamasında ham veriler iyileştirilir. Gürültü azaltma, kontrast artırma ve diğer iyileştirme teknikleri kullanılarak görüntü kalitesi artırılır. Örneğin; medikal görüntü işleme uygulamasında, MRI görüntülerindeki gürültü azaltılabilir, tümörlerin daha net görünmesi sağlanabilir.
• Görüntülerin boyutları yeniden ölçeklenebilir, renk düzeltmeleri yapılabilir, görüntülerdeki gereksiz kısımlar kesilebilir.
• Analiz aşamasında ise görüntü üzerindeki belirli özellikler çıkarılır veya yorumlanır. Bu süreçte kullanılan görüntü işleme teknikleri, görüntünün kullanılabilirliğinde önemli rol oynayacağı için çeşitli algoritmalar yardımıyla gerçekleştirilir. Örneğin; yüz tanıma sistemlerinde, görüntüdeki yüz özellikleri çıkarılır, veri tabanındaki yüzlerle karşılaştırılır.
• Benzer şekilde, tıbbi görüntü işleme uygulamalarında, görüntülerdeki anormal yapılar tespit edilerek doktorlara raporlanabilir.