GÖRÜNTÜ İŞLEME (IMAGE

PROCESSING)

Bilişim Sistemleri Mühendisliği Betül KESİMAL 131601019

GÖRÜNTÜ İŞLEME NEDİR?

Görme duyularımızın en gelişmişidir ve gördüğümüz imgeler çevremizdeki dünyayı algılayışımızda önemli rol oynar.

Biyolojik görme sistemi elektromanyetik radyasyonun görünür bölgesindeki frekansları algılarken, dijital görüntü işleme sistemleri neredeyse tüm elektromanyetik spektrumu kullanır.(Ultrason, elektron mikroskobu, bilgisayarda üretilmiş görüntüler vb.).

GÖRÜNTÜ İŞLEME NEDİR?

Görüntü işleme, görüntüler üzerinde çeşitli işlemlerin yapılarak yeni görüntülerin elde edilmesini içeren ve üzerinde yoğun olarak çalışılan bir sinyal işleme alanıdır. Son derece güncel konularda uygulama alanı bulabilen görüntü işleme, teknolojinin gelişmesiyle artık çok daha hızlı olabilmekte ve bundan dolayı fizik, sanat ve biyomedikal gibi birçok alanda kullanılmaktadır.

Görüntü işleme sistemi blok diyagramı

GÖRÜNTÜ İŞLEMENİN TARİHÇESİ

Yaklaşık yedi yüz milyon yıl önce yaşamış ilkel canlılarda göz benzeri organların evrimi ile görüntüleme başlamıştır. Bu ilke organlar görüş alanındaki üç boyutlu objelerden yansıyan ışığı iki boyutlu ilkel göz yüzeyinin üzerine iz düşürerek görüş alanının basitleştirilmiş bir modelini oluşturmaya yaramıştır.

Kalıcılık değeri yüksek olan ilk görüntüleme mağara resimleri ile başlamıştır. Tarih boyunca ilerleyen resim teknikleri günümüze kadar gelişmeye devam etse de, mağara duvarlarından orta çağ ressamlarının tuvallerine, modern duvar resimlerinden gelişmiş dijital animasyonlara kadar sayısız teknikte değişmeyen tek unsur uzayın insan gözü ve beyni ile yorumlanması olmuştur.

Fotoğraf makinesinin icadı ile insan yorumu; ışık, odak ve açı ile ayarları sınırlandırılmıştır. Fotoğraf makinesinin atası, karanlık kutu (camera obscura) adı verilen ve yüzeylerinden birinde iğne deliği bulunan bir kutudur.

GÖRÜNTÜ İŞLEMENİN TARİHÇESİ

Aristo da yine aynı dönemlerde güneş tutulmasının yaprakların arasından süzülmesini tasvir eder.

Günümüze kadar dayanacak kalitede fotoğraf çekebilen ilk fotoğraf makinesi Joseph Nicéphore Niépce tarafından 1825 yılında yapılmıştır.

İlk deneysel renkli fotoğraf ise James Clerk Maxwell tarafından 1861’de çekilmiştir

Dijital olarak ışık algılama fikri 1961 yılında bir uzay araştırma konferansında önerilmiş, önerilen mantıktaki bir ışık algılama paneli 1968’de üretilmiştir.

İlk dijital fotoğraf makinesi ise 1975 yılında Steven Sasson adındaki bir mühendis tarafından Kodak bünyesinde tasarlanmıştır. Ağırlığı 3.6 kg olan ve 23 saniyede 0.01 megapiksel çözünürlüğünde renksiz fotoğraf çekebilen bu kamerada uzay araştırmaları için 1973 yılında üretilmiş bir Charge Coupled Device (CCD) algılayıcı kullanılmıştır.

GÖRÜNTÜ İŞLEMENİN TARİHÇESİ

İlk hareketli görüntü kaydı 1880’lerin sonunda yapılmıştır. Hareketli bir görüntünün insanlar tarafından kesintisizmiş gibi algılanabilmesi için saniyede 20 kareden fazla çerçeve gerekse de pratik olarak daha az sayıda çerçeve içeren video sistemleri de mevcuttur.

Günümüzde geliştirilmekte olan en son teknoloji üç boyutlu görüntülemedir. Temel olarak sağ ve sol gözün hizasına yerleştirilmiş iki ayrı kamera tarafından aynı anda çekilen iki görüntü, sağ ve sol göz aynı filtrelerle yansıtılarak bir göz yanılgısı yaratılır.1950’lerde deneysel çekimleri yapılan üç boyutlu filmler; teçhizat ve montaj masrafları, kırmızı/yeşil/mavi camlı gözlüklerdeki renk derinliği kaybı, vb. nedenlerle popüler olamamıştır.

Günümüzde polarize, dijital perdeleme vb. teknolojiler kullanan gözlüklü üç boyutlu görüntüleme sisteminin yanı sıra dar açıdan gözlüksüz izlenebilen üç boyutlu ekranların da üretimine başlanmıştır

GÖRÜNTÜ İŞLEMEDE TEMEL KAVRAMLAR

Piksel: Picture element sözcüklerinin birleştirilmesiyle oluşmuştur. Görüntünün birim elemanını ifade eder.

Parlaklık x ve y koordinatlarındaki bir pikselin parlaklık değerini gösterir. Ayrıklaştırma: Analog görüntünün dijital sistemde ifade edilebilmesi için

önce uzaysal boyutlarda sonlu sayıda ayrık parçaya bölünmesi (örnekleme, sampling), sonra da her bir parçadaki analog parlaklık değerinin belli sayıda ayrık dijital seviyelerden biri ile ifade edilmesi (kuantalama, quantizing) gerekir.

Çözünürlük: İnç ya da cm başına düşen piksel sayısıdır.(1 inç =2.54 cm). Görüntünün kaç piksele bölündüğünü, yani kaç pikselle temsil edildiğini gösterir. Çözünürlük ne kadar yüksekse görüntü o kadar yüksek frekansta örneklenmiş olur ve görüntüdeki ayrıntılar o kadar belirginleşir.

Uzaysal Frekanslar (Spatial Frequencies): Uzaysal boyutlarda belli bir mesafede parlaklık değerinin değişim sıklığını ifade ederler.

Giriş Görüntüsü: İki boyutlu, MxN uzunluktaki bir matris olarak düşünülür ve sol üst köşedeki piksel değeri (1,1) başlangıç noktası olarak numaralandırılır.

DİJİTAL GÖRÜNTÜ FORMATLARI

RGB BMP GIF JPEG/JPG TIFF PNG PSD

GÖRÜNTÜ İŞLEME ALGORTİMALARI

Histogram Eşitleme:

Histogram bir resimdeki renk değerlerinin sayılarını gösteren grafiktir. Histogram dengeleme veya eşitleme de bir resimdeki renk değerlerinin belli bir yerde kümelenmiş olmasından kaynaklanan renk dağılımı bozukluğunu gidermek için kullanılan bir yöntemdir.

Bu yöntem, her resmi iyileştirmez. Yalnızca tüm piksellerin belli aralıkta renk değerine sahip olduğu resimlerde etkilidir.

Histogram Eşitleme

Bu yöntemin uygulanışında ilk önce 256 elemanlı bir dizi tanımlanıp, resmin tüm piksellerinin gezdirilmesi gerekir. Pikseller taranırken, dizinin her bir indisinde o indise karşılık gelen elemanın değeri bir arttırılır. Bu işlem resim üzerinde 0-255 arasındaki renk değerlerini saymak anlamına gelir. Bu işlem sonucunda resmin histogramı ortaya çıkar.

İkinci adım kümülatif (cumulative) histogramı bulmaktır. Kümülatif histogram, her renk değerinin, kendisinden önceki renk değerleri ile toplanmasından elde edilir. Bu işlem tüm değerler için tamamlandıktan sonra resmin kümülatif histogramı ortaya çıkar.

Son olarak normalizasyon adımı vardır. Bu adımda kümülatif histogramın her değeri, resimde olması istenen en büyük değer ile çarpılıp piksel sayısına bölünür. Bu işlemin sonucunda her renk değerinin normalize edilmiş rengi ortaya çıkar. Bu işlemden sonra histogram dengeleme işi sona erer.

Son olarak dengelenmiş renkler resme yansıtılır. Bunun için resmin tüm pikselleri tekrar taranıp her pikseli normalize edilmiş renk dizisinde renk değerine karşılık gelen değer ile boyanır.

Matematik Temelli Algoritmalar

AND/NAND: Giriş olarak 2 adet binary veya integer gri seviye görüntü verilir. Her pikselin sabit bir değerle mantık işlemine tabi tutulması da mümkündür. AND işleminde görüntü içerisinde herhangi bir nesnenin yer değiştirip değiştirmediği taranabilir.

OR/NOR: Giriş olarak 2 adet binary veya integer gri seviye görüntü verilir. Her pikselin sabit değerle mantık işlemine tabi tutulması mümkündür. OR işlemi iki görüntünün birleştirilmesi amacıyla da kullanılabilir.

XOR/XNOR: Giriş olarak 2 adet binary veya integer gri seviye görüntü verilir. Her iki pikselin sabit değerle mantık işlemine tabi tutulması mümkündür. İki veya daha çok görüntü taranarak sabit tutulan resim ile değişmiş koşuldaki resim birleştirilerek sabit olan cisimler silinip hareketli cisimlerin tespiti için kullanılır.

NOT (TERSLEME): Tersleme işlemi ikili seviyede “1”lerin “0” ve “0”ların “1” olması şeklindedir.

Convulation Algoritması

Evrişim algoritması iki fonksiyonun etkileşimi olarak ifade edilebilir. Bu algoritma imge (işaret) işlemede sıkça kullanılmaktadır. Sistemin giriş işaretine etkisini verir.

Evrişimin ayrık zamanlı 2 boyutlu ifadesi aşağıdaki gibidir.

MATLAB’da 2 boyutlu evrişim conv2 işlevi ile yapılmaktadır. Bunun yanında imge süzgeçlerken genellikle infilter işlemi kullanılmaktadır

Giriş imgesi Evrişim İmgesi Çıkış imgesi

Evrişim işleminde kenar bölgelerindeki taşma durumunda bazı işlemler uygulanır. Bu işlemler kenar bölgelerini işlememe, kenar bölgelerini kesme, kenar bölgelerinde evrişim çekirdeğini kırpma, kenar bölgelerini aynen kopyalama (imge boyutları büyür), kenar bölgelerini aynalayarak kopyalama (imge boyutları büyür) gibi işlemlerdir.

Filtre İşlemleri

Filtreler görüntü zenginleştirme amacı ile de uygulanan, adından da anlaşılacağı gibi görüntüde yer alan gürültülerin atılması, belirli ayrıntıların ayıklanması ya da daha belirgin hale getirilmesi vb. gibi gerçekleştirilen operatörlerdir.

Farklı amaçlar için farklı filtreleme operatörleri vardır. Bunlar gürültülerin giderilmesi, kenar keskinleştirme ve yakalama, görüntü yumuşatma ve bunun gibi daha birçok amaçla kullanılan filtreler örnek verilebilir.

Medyan Filtreleme Medyan filtreleme, lineer bir işlem değildir. Filtreleme merkez piksel

etrafında yer alan komşu piksellerin medyanlarının alınması esasına dayanarak gerçekleştirilir.

Komşu pikseller sıralanarak ortada yer alan piksel değeri merkez pikselin yerini alır.

Görüntünün Sayısallaştırılması

Görüntünün sayısallaştırılması, kameradaki görüntünün optik-elektrik mekanizma ile elektriksel sinyallere dönüştürülmesi işlemidir. Mercekte oluşan görüntü kameranın sensörleri üzerine odaklanır. Bu ışık elemanları üzerinde ışığın durumuna göre elektrik sinyalleri üretilir. Aşağıdaki şekilde şematik olarak bu durum gösterilmiştir. Bu sinyaller bilgisayar ortamına görüntü aktarılmasında kullanılan analog sinyallerdir. Sinyalleri üreten sistemler vakum tüp, yarı iletken sensör gibi yapılardan oluşmaktadır.

Görüntü İşleme ve Temel İşleme Teknikleri

Görüntü ilk önce optik formda yakalanır, analog forma dönüştürülür ve son aşamada dijital forma çevrilir. 

Görüntü İşleme ve Temel İşleme Teknikleri

Ön İşleme İşlemleri

Görüntüyü belirginleştirmekGörüntüde bulunan kirlilikleri filtrelemekGörüntü üzerindeki yapısal bozuklukları yok etmek veya minimize etmek

Daha sonraki işlem ise görüntüyü, kendisini meydana getiren alt görüntülere parçalama, ayırma işlemidir. Buna, görüntü ayırma işlemi ya da segmentasyon işlemi denir.

Bir Görüntünün Modellenmesi

Görüntü, iki boyutlu ışık şiddeti fonksiyonudur. Bu fonksiyon f(x,y) şeklinde gösterilir. Burada x ve y kartezyen koordinatları, (x,y) noktasındaki f’in sayısal değeri ise parlaklık değeri veya görüntünün ilgili noktadaki gri seviye değeridir.

Bir görüntü fonksiyonunu, f(x,y), bilgisayarda işlemeye uygun hale getirebilmek için, fonksiyonu hem uzaysal koordinatlar olarak, hem de genlik olarak sayısallaştırmak gerekir. Kartezyen koordinatların sayısallaştırılmasına örnekleme ve genliğin sayısallaştırılmasına da niceleme denir. Bu ifadeye Shanon’un Örnekleme ve Niceleme Teoremi de denir.

Gri-düzey Skala

Görüntü üzerindeki aydınlatma değerlerinin farklı seviyelerde olması, piksel düzeylerinin farklı olmasındandır. Bu şekilde ifadelerde görüntü siyah-beyaz renk tonlarından meydana geliyorsa, görüntü üzerindeki her bir nokta gri-düzey skala üzerindeki renk değerleriyle ifade edilir. Görüntü üzerindeki noktalar farklı olduğundan, her bir aydınlatma düzeyi için gerekli bitlerin yerleşimi farklıdır.

Dört bitlik yani 16 farklı gri-ton aydınlanma değeri için her bir pikselin üzerinde bulunacak gri-seviye parlaklık değeri şu şekildedir:

Görüntü İşleme Yazılımı

Herhangi bir renkli resim dosyasını matlab kodları ile inceleyerek; ilk önce gri seviyeye getirilecek, gri seviyesinin imaj üzerinde grafiksel dağılımına bakılacak, resim üzerindeki parlaklık seviyesi her yerde aynı düzeye getirilecek, oluşturulan son süreçteki vektör tüm değerleri 0-255 arasından 0-1 değerlerine dönüştürülecek.

GÖRÜNTÜ İŞLEME YÖNTEMLERİ KULLANILARAK YAPILAN BİR

ÇALIŞMA Görüntü İşleme Yöntemleri Kullanılarak Araç Plakalarının Tanınarak Kapı Kontrolünün Gerçekleştirilmesi

Bu çalışma, bir giriş kapısına gelen aracın plakasının görüntü işleme algoritmaları ile tanınarak kapının otomatik olarak açılıp kapanmasını sağlayan bir sistem geliştirilmiştir. Geliştirilen sistemde, kapıya gelen aracın görüntüsü kamera ile alınarak bilgisayara aktarılmakta ve C# programlama dili kullanılarak geliştirilen görüntü işleme algoritmaları tabanlı bir yazılım sayesinde plaka tanıma işlemi çok hızlı bir şekilde gerçekleştirilmektedir. Yazılım tarafından okunan plaka veri tabanından kontrol edilmekte ve plaka veri tabanında kayıtlı ise kapı açılmakta, kayıtlı değilse uyarı verilmektedir

Resmin Kameradan Alınması

Çalışmada kameradan alınan renkli görüntüler üzerinde daha rahat ve daha hızlı çalışmak için gri tonlamalı (Gray Level) hale dönüştürülmüştür.

Ort= (P(i,j).Red+P(i,j).Green+P(i,j).Blue)/3

P(i,j).Red=Ort

P(i,j).Green=Ort

P(i,j).Blue=Ort

Alınan Görüntüde Plaka Bölgesinin Okunması

Gri tonlamalı hale getirilmiş resimde plakanın bulunması için ilk olarak resme kenar buldurma (Edge Detection) algoritması uygulanmıştır. Kenar bulma algoritmasında; sağdan sola ve yukarıdan aşağıya taramalar yapılarak iki piksel arasındaki renk farkına bakılmış ve bu fark belli bir eşik değerden fazla ise o bölge beyaz olarak belirlenmiştir. Eğer belli bir değerden az bir renk geçişi var ise o bölge siyah olarak belirlenmiştir. Bu sayede kenarlar belirlenmiştir.

Alınan Görüntüde Plaka Bölgesinin Okunması

Çalışmada kenar bulma algoritması yapılan resimde en yoğun olan bölge (beyaz noktaların en fazla olduğu bölge) plaka bölgesi olarak belirlenmiştir ve bu noktaların koordinatları belirlenerek resimden kesilip alınmıştır.

Karakterlerin Çıkartılması ve Okunması

Gerçekleştirilen çalışmada plaka bölgesi çıkarılan bölgedeki karakterlerin çıkartılması için Blob Coloring (İkili Renklendirme) algoritması kullanılmıştır.

Blob Coloring AlgoritmasıEğer f(xC) = 0 ise “Devam Et”DeğilseBaşlaEğer (f(xu)=1 ve f(xL)=0)ise Renk (xC) := Renk (xU)Eğer (f(xL)=1 ve f(xU)=0)ise Renk (xC) := Renk (xL)Eğer (f(xu)=1 ve f(xL)=1)iseBaşla

Renk (xC) := Renk (XL)Renk (xL) := Renk (xU)BitirAçıklama: İki renk birbirine eşittir.Eğer (f(xL) =0 ve f(xU) =0)ise Renk (xL) =kk:=k+1Açıklama: Yeni RenkBitir.

Karakterlerin Çıkartılması ve Okunması

Gürültü olarak adlandırabileceğimiz, plaka bölgesinin dışında kalan bölgeler Ortanca Fitresi kullanılarak yok edilmiştir. Filtre sonunda yok edilemeyen bazı bölgeler de karakterlerin piksel, hizalama, oran gibi özellikleri göz önünde bulundurularak görüntüden atılmıştır, plaka gürültülerden arındırılarak sadece karakter görünümüne getirilmiştir. Böylece plaka bölgesi sadece karakter durumuna gelmiş olmaktadır.

Ayrılmış Karakterlerin Okunması

Bu aşamada, plaka bölgesinde ayrılmış karakterler bir metin dosyasında bulunan örnekleri ile karşılaştırılarak karaktere en yakın değere eşdeğer olarak bulunur. Yandaki şekilde ayrılmış karakteri okunmuş bir görüntü gösterilmiştir.

GÖRÜNTÜ İŞLEMENİN GELECEĞİ VE SONUÇLAR

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 tasarımı 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 10 yıl öncesinin bilimkurgu teknolojisini gerçeğe dönüştürmek tahmin ettiğimizden çok daha yakın.

https://www.youtube.com/watch?v=lZMyWaIIfc8

KAYNAKÇA ÇETİNKAYA, A. (tarih yok). Academia:

https://www.academia.edu/10271834/G%C3%B6r%C3%BCnt%C3%BC_%C4%B0%C5%9Fleme_Resim_%C4%B0%C5%9Fleme_image_processing adresinden alındı

YILDIZ, N. (2010). Görüntü İşlemenin Dünü Bugünü Geleceği. Elektrik Mühendisliği, s. 1-3.

  Ertürk, S. (tarih yok). www.kocaeli.edu.tr:

https://www.google.com.tr/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&cad=rja&uact=8&ved=0ahUKEwi_6Nb8s4XQAhXCKcAKHcmZAe4QFggkMAA&url=http%3A%2F%2Fehm.kocaeli.edu.tr%2Fweb%2Ffiles%2F148_igi_2014_1.pdf&usg=AFQjCNGbVRE_GLKQEmIbuHoxUcfy4L5U5Q&sig2=u13AqBrmi0U_w adresinden alındı

YAMAN, K., SARUCAN, A., ATAK, M., & AKTÜRK, N. (2001). DİNAMİK ÇİZELGELEME İÇİN GÖRÜNTÜ İŞLEME VE ARIMA MODELLERİ YARDIMIYLA VERİ HAZIRLAMA. Gazi Üniv. Müh. Mim. Fak. Der., 2-7.

ÇEVİK, K. K., & ÇAKIR, A. (2010, Ocak). Görüntü İşleme Yöntemleriyle Araç Plakalarının Tanınarak Kapı. AKÜ Fen Bilimleri Dergisi, s. 3-6.

ÇELİK, H. İ., DÜLGER, L. C., & TOPALBEKİROĞLU, M. (2012). Determination of Fabric Defects by Using Image Processing. Electronic Journal of Textile Technologies, 3-6.

KARAKOÇ, M. (tarih yok). http://by2012.bilgiyonetimi.net/workshops/karakoc.pdf adresinden alındı

KARAKOÇ, M. (tarih yok). http://ab.org.tr/ab12/sunum/21-goruntu_isleme-Karakoc.pdf adresinden alındı