Görüntü ve Piksel Kavramları [Image & Pixel Concepts] Görüntü Türleri [Image Types] Görüntü İşleme [Image Processing) Neden görüntü işlemeye ihtiyaç duyulur ? [Why image processing is needed ?] Görüntü İşlemenin Uygulama Alanları ve Konuları [Image Processing Applications and threads] Görüntü İşleme ve Yazılımlar [Image Processing & Software]

1. Hazırlayan: İbrahim BAYRAKTAR
Bilgisayar Programlama
Görüntü İşleme
[Image Processing]
BOZOK Üniversitesi |MYO |Bilgisayar Programlama
Ders: Araştırma Yöntem ve Teknikleri
Öğr. Gör. İbrahim KARAMAN

2. Genel Bakış
 Görüntü ve Piksel Kavramları [Image & Pixel Concepts]
 Görüntü Türleri [Image Types]
 Görüntü İşleme [Image Processing)
 Neden görüntü işlemeye ihtiyaç duyulur ?
[Why image processing is needed ?]
 Görüntü İşlemenin Uygulama Alanları ve Konuları
[Image Processing Applications and threads]
 Görüntü İşleme ve Yazılımlar [Image Processing & Software]

3. Görüntü ve Piksel Kavramları
[Image & Pixel Concepts]
Görüntü [Image]
 Gerçekte var olmadığı halde varmış gibi görünen şey [TDK]
 Sayı doğrusu üzerinde bir sayıya karşı gelen nokta... [Matematik]
 Pikseller Matrisi [BT]
 Dikdörtgen şeklindeki bir alan içerisinde yüksekliği ve genişliği olan bir resim
anlamında kullanılır.
 2D görüntüler dışında hologram gibi 3D görüntülerde vardır.

4. Görüntü ve Piksel Kavramları
[Image & Pixel Concepts]
Piksel [Pixel]
 Piksel, görüntünün en küçük birimidir.
Görüntü
pixel.png
Pikseller Matrisi
Siyah renkte bir piksel

5. Görüntü ve Piksel Kavramları
[Image & Pixel Concepts]
Piksel Kavramına Devam Ediyoruz
pixel_mario.jpg

6. Görüntü ve Piksel Kavramları
[Image & Pixel Concepts]
2D Görüntülerde Pikseller
800x600 bir image
Pikseller Matrisi
800x600 bir resim, 800 sütunlu ve
600 satırlı bir matris oluşturur.
Matrisin herbir elemanı resmin
1 pikselini oluşturmaktadır.

7.  Sadece siyah, beyaz piksellerden oluşur.
 1 piksel 1 bit yer kaplar.
 Resimde beyaz pikseller 1, siyah pikseller 0
değeri ile gösterilmiş ve kodlanmıştır.
Görüntü Türleri
[Image Types]
İkili Görüntü [Binary Image]
ikili_goruntu.png

8. Gri Tonlamalı Görüntü [Grayscale Images]
 Grilik Skalası olarakta adlandırılır.
 Sadece grinin tonlarından oluşur.
 Genel olarak piksel başına 8 bit ayrılır.
 256 renk içinde her rengin tonu kadar gri
tonları alması ile oluşan gri ölçektir. Bu gri
resimde her pikseldeki renk değerinin
ortalaması alınarak bir gri ölçek elde
edilmiştir.
Görüntü Türleri
[Image Types]
grayscale.jpg

9. Renkli Görüntü [RGB Red,Green,Blue]
 Renk Uzayı olarakta adlandırılır.
 RGB Renk katmanlarından oluşur.
 Işığı temel alarak, doğadaki tüm renklerin
kodları RGB referansıyla belirtilir.
 İnternet renk sistemi RGB’dir.
 Günümüz görüntüleme cihazlarında bir
standarttır.
Görüntü Türleri
[Image Types]
rgb.jpg

10. Görüntü İşleme
[Image Processing]
 İki boyutlu bir görüntünün bilgisayar aracılığıyla işlenmesidir.
 İşlem sonucu ortaya çıkan yeni bir görüntüdür.
 Durağan görüntüler (resimler ve fotoğraflar,...) dışında video ve
animasyonlar üzerinde de işleme yapılabilmektedir.

11. Neden görüntü işlemeye ihtiyaç duyulur ?
[Why image processing is needed ?]
Bu sorunun en güzel cevabı görüntü işlemeden dijital bir
fotoğrafın çekilmesinin bile mümkün olmamasıdır.
 Görüntü İyileştirme
 Görüntü Sıkıştırma
 Biyometrik Tanıma
 Otomatik yüz, araç, vb. Obje tanıma ve takip etme

12. Neden görüntü işlemeye ihtiyaç duyulur ?
[Why image processing is needed ?]
Görüntü İyileştirme
 Görüntünün niteliğini istenilen ve beklenen şekilde yükseltmek.
 Kalite bozukluğuna yol açan etkenlerden kurtulmak: Karlı görüntü, aşırı
keskinlik, bulanıklılık, aşırı parlaklık, aşılı karanlık, solukluk ve renk kaymaları...
 Görsel İyileştirme algılamayı etkilemeyi hedefleyen ve bu konuda başarı
sağlayabilen en temel tekniklerdir.

13. Neden görüntü işlemeye ihtiyaç duyulur ?
[Why image processing is needed ?]
Görüntü Sıkıştırma
 Gelişmiş bir fotoğraf makinesi ile 12 megapiksel çözünürlüğünde çekilmiş bir
görüntü, her temel renk 8-bit ile kodlandığında ham olarak 288 MB
olacaktır.
 Tabloda değişik sıkıştırma algoritmaları için dosya boyutu örnekleri
verilmiştir..

14. Neden görüntü işlemeye ihtiyaç duyulur ?
[Why image processing is needed ?]
Biyometrik Tanıma
 Retina, yüz, parmak damarı ve el tanıma sistemleri diğer bazı biyometrik
tanıma sistemleridir.
 Biyometrik tanıma için uygulanan aşamalar şu şekilde sıralanabilir:
Taranan görüntünün iyileştirilmesi, otomatik ortalama ve döndürme işlemleri,
gereksiz bilgilerin ayıklanarak görüntünün özelliklerinin çıkartılması, sonuçta
kalan özelliklerden bir imza elde edilmesi ve veri tabanı ile elde edilen
imzanın karşılaştırılması.
 Veri tabanında arama işlemi hariç diğer tüm aşamalar görüntü işleme
konularıdır.

15. Neden görüntü işlemeye ihtiyaç duyulur ?
[Why image processing is needed ?]
Biyometrik Tanıma
 Yüksek çözünürlüklü optik kameralarla insan yüzü, el damarı, göz ve parmak izleri taranır.
 Bu tarama sonucunda belli noktalar ve bu noktaların birbirine mesafesi belirlenir ve bunlar
referans alınarak biyometrik bir harita çıkarılarak sayısallaştırılır.

16. Neden görüntü işlemeye ihtiyaç duyulur ?
[Why image processing is needed ?]
Otomatik yüz, araç, vb. Obje tanıma ve takip etme
 Birçok durumda kameraların ilgilenilen objeyi otomatik olarak algılayıp
uygun tepkiyi vermesi istenir. Örneğin yurtdışında birçok ülkede suçlular
kameralar ile tespit edilerek tüm şehrin sokak kamera görüntülerinin
otomatik taranması ile yakalanmaktadır.
 Başka bir örnek olarak trafikteki araç sayısını sayıp, akış hızlarını ölçerek hem
trafik yoğunluğunu otomatik olarak yansıtan, hem de aşırı hız ve kaza
benzeri durumları algılayıp bildiren sistemler verilebilir.

17. Görüntü İşlemenin Uygulama Alanları ve Konuları
[Image Processing Applications and threads]
 TIP : Hastalık/kırık belirleme, nodül tespiti, damar belirleme, MRI, Ultrason,
Gama Işını, BT, Görüntü iyileştirme...
 Uzay Çalışmaları : Gezegenler, uydular, gökyüzü olayları...
 Güvenlik (Yüz/Parmakizi Tanıma, HareketTespiti,...)
 Film Efektleri,Yayıncılık, Sanat, Spor
 Belgelerin Sayısallaştırılması (OCR, Kütüphaneler...)
 Askeri Uygulamalar(Hedef Tespiti, İnsansız hava araçları, gece görüşü...)

18. Görüntü İşleme ve Yazılımlar
[Image Processing & Software]
 Matlab
 OpenCV
 EmguCV
 Aforge
 Octave
 Metlynx
 Scilab
 Photoshop

19. Bitirirken...
 Günümüzde görüntü işleme ile ilgili teknolojiler hızla gelişen ve dünya
standartlarını önünde sürükleyen sistemlerin gelişmesini sağlamıştır.
 Gelecekte de hız kesecek gibi görünmeyen bu gelişimde mühendislerin,
akademisyenlerin, destek kuruluşlarının ve şirket yöneticilerinin konuya önem
verip tasarım, eğitim ve yatırım çalışmalarına hız vermeleri, gelişmiş ülkelerle
aynı seviyeye ulaşarak yeni ufuklarda söz sahibi olmamızı sağlayacak
önemli bir adımdır.
 Yeterli eğitim ve yatırım ile bilimkurgu teknolojisini gerçeğe dönüştürmek
çokta zor olmasa gerek...

20. Kaynaklar [Resources]
 Yıldız Teknik Üniversitesi Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği
Yrd. Doç. Dr. Nerhun Yıldız
 Vikipedia Türkiye Özgür Ansiklopedi
 Yıldız Teknik Üniversitesi Programetri ve Uzaktan Algılama ABD
Doç. Dr. Bülent BAYRAM
 Vikipedia The Free Encyclopedia | Computer Vision
 Digital Image Processing | Rafael-C.-Gonzalez
 MEGEP | Görüntü İşleme ve Tasarım Programı

21. Sorular & Teşekkür
[Questions & Thanks]