Görüntü İşleme, görüntüyü dijital form haline getirmek ve bazı işlemleri gerçekleştirmek için geliştirilmiş, spesifik görüntü elde etmek veya ondan bazı yararlı bilgiler çıkarmak için kullanılan bir yöntemdir. It is a type of signal dispensation in which input is image, like video frame or photograph and output may be image or characteristics associated with that image. Bu yöntemin girdisi video kesiti ve ya fotoğraf gibi bir görüntüdür. Çıktısı ise görüntünün istenilen ya da dikkat edilmesi gereken bölümüne karşılık gelir. Genellikle Görüntü İşleme sistemi, önceden belirlenmiş sinyal işleme( Signal Processing ) yöntemlerini uygularken görüntüleri iki boyutlu sinyaller olarak ele alır.
Günümüzde işletmelerin çeşitli yönleriyle kullandıkları görüntü işleme sistemleri hızla büyüyen teknolojiler arasında yer alır. Görüntü İşleme, mühendislik ve bilgisayar bilimleri disiplinlerinde de temel araştırma alanını oluşturur.
Görüntü işleme temel olarak aşağıdaki üç adımı içerir.
· Görüntünün optik tarayıcı ile veya dijital fotoğraflarla alınması.
· Veri sıkıştırma, görüntü iyileştirme ve uydu fotoğrafları gibi insan gözü olmayan lekelenme kalıplarını içeren görüntüyü analiz etme-kullanma.
· Çıktı, sonuçların görüntü analizine dayalı olarak değiştirilmiş, kullanıma hazır hale getirme.
Görüntü işlemenin amacı
Görüntü işlemenin amacı 5 gruba ayrılmıştır. Onlar:
1. Görselleştirme – Görünmesi zor nesneleri gözlemleme
2. Görüntü keskinleştirme ve restorasyon – Gürültülü görüntüleri iyileştirme
3. Görüntü alımı – İlgi çekici ve yüksek çözünürlüklü görüntü arama
4. Desen Tanıma – Bir görüntüdeki çeşitli nesneleri tanımlama.
5. Görüntü Tanıma – Bir görüntüdeki nesneleri ayırt etme.
Yüz tanıma, ülkemizde ve dünyada en çok kullanılan görüntü işleme dallarından bir tanesidir. Teknik olarak derin öğrenme metodolojisini izleyerek, öncelikle insan yüzlerinin spesifik özellikleri makineye öğretilir. İki gözün birbirine uzaklığı, ortalama insan yüzünün şekli gibi tanımlayıcı özellikler yüz şeklinin oluştuurlması için metrik görevi alır. Yüzün insana özgü kriterleri öğretildikten sonra, görüntü içerisindeki aynı şekle benzeyen tüm nesneleri yüz olarak kabul eder. Yüzün tanınması ise yüzü oluşturan spesifik metriklerin insana özgü hale getirilmesi ile gerçekleşir.
Çeşitler
Görüntü İşleme için kullanılan iki yöntem, Analog ve Dijital Görüntü İşleme yöntemidir. Fotokopiler ve fotoğraflar gibi basılı kopyalar için analog veya görsel görüntü işleme teknikleri kullanılabilir. Görüntü analistleri, bu görsel teknikleri kullanırken yorumlamanı çeşitli temellere oturturlar. Görüntü işleme sadece teknik bilgi ile sınırlandırılmamalı, mühendislerin hayal gücü ve düşünce yeteneğine de dayanmalıdır. Görsel tekniklerle görüntü işleme alanındaki bir diğer önemli araç ise ham veri yani geçmişte toplanmış ve işlenmemiş görüntüdür. Analistler, tanımlamak istedikleri ürünler ile ilgili geçmiş işlemleri sisteme öğretir. Bir derin öğrenme kolu olarak Görüntü İşleme işlemi, geçmiş verilerin ışığında çalışır.
Dijital İşleme teknikleri dijital görüntülerin bilgisayarlarla manipüle edilmesine yardımcı olur. Uydu platformundan alınan görüntüler, algılayıcı hatası nedeniyle eksiklik içerir. Bu kusurları aşmak ve bilginin özgünlüğünü elde etmek için, çeşitli işleme aşamalarından geçmek zorundadır. Her türlü verinin dijital tekniği kullanırken geçmesi gereken üç genel aşama vardır; Ön-işleme, geliştirme ve görüntüleme,bilgi çıkarımıdır.
