TR
Görüntü işleme (Image Processing), dijital görüntüler üzerinde çeşitli algoritmalar uygulanarak görüntülerin iyileştirilmesi, analiz edilmesi ve anlamlı bilgilere dönüştürülmesini sağlayan bir bilim ve mühendislik disiplinidir. Kamera, uydu, drone, LiDAR ve diğer görüntüleme sistemlerinden elde edilen veriler görüntü işleme teknikleri sayesinde yalnızca görsel olarak incelenmekle kalmaz; nesneler belirlenebilir, ölçülebilir, sınıflandırılabilir ve karar destek süreçlerinde kullanılabilecek bilgi katmanlarına dönüştürülebilir.
Görüntü işleme teknolojileri günümüzde uzaktan algılama, fotogrametri, Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS), mühendislik, sağlık, üretim ve yapay zekâ uygulamalarında yaygın olarak kullanılmaktadır. Gelişmiş algoritmalar sayesinde büyük hacimli görüntü verileri hızlı, tutarlı ve yüksek doğrulukla analiz edilebilmektedir.
Görüntü işleme yazılımları, farklı kaynaklardan elde edilen dijital görüntülerin analiz edilmesini, iyileştirilmesini ve anlamlı bilgilere dönüştürülmesini sağlayan profesyonel uygulamalardır. Bu yazılımlar; görüntü filtreleme, kontrast iyileştirme, raster analiz, spektral analiz, görüntü sınıflandırma, vektörizasyon, değişim analizi ve üç boyutlu model üretimi gibi birçok işlemi tek bir çalışma ortamında gerçekleştirebilir.
Kullanım amacına göre geliştirilen görüntü işleme yazılımları; uzaktan algılama, mühendislik, tıp, endüstriyel kalite kontrol, güvenlik ve yapay zekâ uygulamalarında kullanılmaktadır. Uzaktan algılama alanında ise Netcad Analist; raster veri işleme, görüntü sınıflandırma, bitkisel indeks hesaplama, spektral analiz ve değişim analizi gibi gelişmiş yetenekleriyle mühendislik projelerini desteklemektedir.
Sayısal görüntü işleme (Digital Image Processing), dijital görüntülerin piksel ve bant bilgileri kullanılarak bilgisayar ortamında matematiksel yöntemlerle analiz edilmesi sürecidir.
Her dijital görüntü, milyonlarca pikselden oluşur ve her piksel parlaklık, renk veya spektral bilgi içerir. Sayısal görüntü işleme teknikleri sayesinde görüntüler üzerinde filtreleme, iyileştirme, sınıflandırma, nesne belirleme, ölçüm ve analiz işlemleri gerçekleştirilebilir.
Sayısal görüntü işleme; büyük veri kümelerinin kısa sürede değerlendirilmesini, insan kaynaklı hataların azaltılmasını ve analiz süreçlerinin standartlaştırılmasını sağlayarak günümüzde birçok mühendislik uygulamasının temel bileşeni haline gelmiştir.
Yapay zekâ destekli görüntü işleme, makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmalarını kullanarak görüntüler içerisindeki nesnelerin otomatik olarak algılanmasını, sınıflandırılmasını ve analiz edilmesini sağlar.
Bu teknoloji sayesinde büyük hacimli görüntü verileri manuel incelemeye ihtiyaç duyulmadan değerlendirilebilir. Yapay zekâ destekli görüntü işleme; uydu görüntülerinden yapı ve yol tespiti, tarımsal ürün sınıflandırması, maden sahalarının analizi, altyapı denetimleri, kalite kontrol sistemleri ve tıbbi görüntü analizleri gibi birçok alanda kullanılmaktadır.
Görüntü işleme ile yapay zekânın birlikte kullanılması, analiz hızını artırırken daha tutarlı ve yüksek doğrulukta sonuçlar elde edilmesine katkı sağlamaktadır.
3 boyutlu görüntü işleme, farklı açılardan elde edilen görüntüler veya nokta bulutu verileri kullanılarak nesnelerin ve yüzeylerin üç boyutlu modellenmesini, analiz edilmesini ve ölçülmesini sağlayan görüntü işleme yöntemidir.
Fotogrametri, drone sistemleri, LiDAR ve lazer tarama teknolojileri ile oluşturulan üç boyutlu modeller üzerinden;
analizleri gerçekleştirilebilir.
Harita ve geomatik mühendisliği, inşaat, madencilik, şehir planlama ve altyapı projelerinde; sayısal arazi modeli (DTM), sayısal yüzey modeli (DSM), nokta bulutu ve mesh model üretimi gibi birçok uygulama üç boyutlu görüntü işleme teknikleriyle gerçekleştirilmektedir.
Görüntü işleme süreci, görüntünün elde edilmesinden analiz sonuçlarının oluşturulmasına kadar birbirini takip eden sistematik aşamalardan oluşur.
İlk aşamada kamera, uydu, drone veya farklı sensörlerden görüntü elde edilir. Daha sonra filtreleme, gürültü giderme, kontrast iyileştirme, renk dengeleme ve histogram düzenleme gibi ön işleme adımları uygulanarak görüntü analiz için uygun hale getirilir.
Devamında görüntü üzerindeki nesneler, dokular, şekiller ve spektral özellikler analiz edilir. Bu bilgiler kullanılarak sınıflandırma, nesne tespiti, ölçüm, değişim analizi ve vektörizasyon gibi işlemler gerçekleştirilir. Son aşamada ise elde edilen sonuçlar doğrulanır, raporlanır ve karar destek süreçlerinde kullanılabilecek bilgi katmanlarına dönüştürülür.
Görüntü işleme teknolojileri, görüntülerden ölçülebilir ve güvenilir bilgi üretme yeteneği sayesinde günümüzde birçok mühendislik disiplininde ve farklı sektörlerde yaygın olarak kullanılmaktadır.
Harita ve geomatik mühendisliğinde ortofoto üretimi, raster analiz, arazi kullanım sınıflandırması, sayısal arazi modeli oluşturulması ve değişim analizleri görüntü işleme teknikleriyle gerçekleştirilmektedir. İnşaat mühendisliğinde şantiye ilerleme takibi, kazı ve dolgu hacim hesaplamaları, yapı deformasyonlarının izlenmesi ve altyapı projelerinin kontrolü için görüntü işleme yöntemlerinden yararlanılmaktadır.
Madencilik ve jeoloji çalışmalarında jeolojik yapıların yorumlanması, alterasyon analizleri, açık ocak sahalarının izlenmesi ve hacim hesaplamaları görüntü işleme teknolojileriyle desteklenmektedir. Tarım sektöründe bitki sağlığının değerlendirilmesi, ürün deseni belirlenmesi, hassas tarım uygulamaları ve tarımsal destekleme kontrolleri görüntü analizleri sayesinde gerçekleştirilmektedir.
Ormancılıkta ise orman envanteri, biyokütle hesaplamaları, ağaç türlerinin belirlenmesi ve yangın sonrası hasar analizleri görüntü işleme uygulamalarının önemli kullanım alanlarıdır. Bunların yanında sağlık sektöründe tıbbi görüntü analizi, üretim tesislerinde kalite kontrol, otomotiv sektöründe otonom sürüş sistemleri, güvenlik uygulamalarında yüz ve plaka tanıma, enerji sektöründe altyapı denetimleri ve robotik sistemlerde çevresel algılama gibi birçok alanda görüntü işleme teknolojilerinden yararlanılmaktadır.
Gelişen yapay zekâ teknolojileriyle birlikte görüntü işleme, yalnızca görüntüleri analiz eden bir teknoloji olmaktan çıkmış; mühendislik, bilimsel araştırmalar ve endüstriyel uygulamalarda karar destek süreçlerini destekleyen stratejik bir teknoloji haline gelmiştir.
