Görüntü İşleme ve Analizi Hizmetlerimiz
Alanında tecrübeli çalışma ekibimiz ile ihtiyacınız olan endüstriyel ve akademik görüntü işleme algoritmaları ve yazılımlarını talepleriniz doğrultusunda oluşturabilmekteyiz. Ayrıca yazılımın entegrasyonunda ihtiyaç duyulan optik ve aydınlatma donanımları ile ilgili de teknik destek hizmeti vermekteyiz. Paydaşlarımızdan gelen talepler doğrultusunda yazılım ve donanım bütünleşik anahtar teslim sistem çözümleri de sunulmaktadır.
Görüntü İşleme Kuramsal Bilgi
Görüntü işleme ölçülmüş veya kaydedilmiş olan elektronik (dijital) görüntü verilerini, elektronik ortamda (bilgisayar ve yazılımlar yardımı ile) amaca uygun şekilde değiştirmeye yönelik yapılan bilgisayar çalışmasıdır. Görüntü işleme, verilerin, yakalanıp ölçme ve değerlendirme işleminden sonra, başka bir aygıtta okunabilir bir biçime dönüştürülmesi ya da bir elektronik ortamdan başka bir elektronik ortama aktarmasına yönelik bir çalışma olan "Sinyal işlemeden" farklı bir işlemdir. Görüntü işleme, daha çok, kaydedilmiş olan, mevcut görüntüleri işlemek, yani mevcut resim ve grafikleri, değiştirmek, yabancılaştırmak ya da iyileştirmek için kullanılır.
Görüntü işleme açısından ele alındığında insan algılama sistemi; görüntü yakalama, gruplama ve analiz konusunda bilinen en karmaşık sistemdir. İnsan görme sistemi gözlerimizle başlar. Işığın çok kanallı ve pankromatik dalga boyları her biri birer algılama sistemi olan gözlerimiz yardımı ile algılanır. Görülebilen spektrum tanımı; insan gözünün görebileceği elektro manyetik dalga boyu aralığını tanımlar. Buna karşın bir arının görebildiği spektral aralık ultraviyole bölgede başlar ve yeşil dalga boylarında sona erer. Spektrum uzunluk ölçme birimleri ile ölçülebilen periyodik davranış sergileyen enerji dalgalarını temsil eder. Görülebilen alana aitdalga boyları 0.4mm-0.7mm arasındadır.
Gözlerimizle görülebilen alandaki elektro manyetik dalgaları algılayabiliriz ve beynimiz yardımı ile yorumlanabilir görüntü haline dönüştürebiliriz.
Gözün ana bileşenleri; Kornea, göz bebeği, mercek, retina ve optik sinirlerdir. Kornea gözün dış kısmında olup geçirgen, kubbe formunda olup, ışığa odaklama fonksiyonuna sahiptir. Göz bebeği kendisini tutan kaslar yardımı ile ışık göze ulaştığında gözün açılıp kapanmasına yarar. Göz bebeği göz merceğini örter. Kaslar yardımı ile mercek göze giren ışığın şiddetine göre kalınlaşır veya incelir. Gözlerin farklı kontrastlara adapte olabilme yeteneği parlaklık adaptasyonu (brightness adaption) olarak adlandırılır. İki parlaklık düzeyleri arasında ayırım yapabilme yeteneğine ise kontrast duyarlılığı adı verilir. Bu da gözün etrafını çevreleyen parlaklık düzeylerine bağlıdır. Güneşli bir günde farları yanan bir aracın farlarını görmek güçtür, fakat gece değildir. Özet olarak; sayısal görüntü işleme için görme sistemlerimizin altında yatan temel mekanizmaların bilinmesi oldukça önemlidir. Kısaca göz bir fotoğraf makinası gibi düşünülebilir ve beynin görme bölümleri de karmaşık bir sayısal görüntü işleme sistemi olarak düşünülebilir.
Görüntü işleme yaşam var oldukça söz konusu olmuştur. İnsanlar ve hayvanlar gözleri ile analog temele dayanan görüntü işleme yapmaktadırlar. Bu olay beyin yardımı ile (akıllı sistem) on-line, paralel ve çok spektrumlu (multispektral) oluşmaktadır. Resimlerin bilgisayar ortamında değerlendirilebilmeleri için veri formatlarının bilgisayar ortamına uygun hale getirilmeleri gerekmektedir. Bu dönüşüme sayısallaştırma (digitizing) adı verilir. Bir resmin fotografik sunumunu daha doğrusu sayısal forma dönüştürülmesi çeşitli şekillerde olanaklıdır. Buna farklı teknikler kullanılarak resmin sayısallaştırıldığı tarayıcılar örnek olarak verilebilir. Ya da Analog/Sayısal dönüşümün kullanılarak resmin sayısal hale dönüştürüldüğü sistemler (Frame-Grapper ), uzaktan algılamada uçak ya da uydulara yerleştirilen çok kanallı tarayıcılar yine örnek olarak verilebilir. Sayısal bir resim deyince akla analog bir sinyalin sayısal bir sinyale dönüştürülmesi gelmelidir. Bu da obje tarafından yayılan enerjinin (analog sinyal) bir algılayıcı tarafından öngörülen elektromanyetik aralıkta algılanarak sayısal sinyal haline dönüştürülmesi ile olanaklıdır.
Görüntü İşlemenin Amaçları
– İnsan gözlemci için, görüntülerin görsel görünümünü iyileştirilip geliştirilmesi. Örnek: Karanlık bir resimdeki detayların histogram eşitleme ile netleştirilmesi.
• Görüntü Analizi
– Görüntülerin, mevcut özelliklerinin ve yapılarının belirlenmesi, ortaya çıkarılması. Görüntülerden anlamlı bilgiler çıkartılmasıdır. Bir kişiyi yüzünden tanıma buna örnek gösterilebilir.
Görüntüden renk ve şekil gibi yüksek düzeyde bilgilerin çıkarılmasını içerir.
Görüntüden çıkarılan bilgilerin, sınıflandırmada kullanılması ve nesnelerin tanınmasını içerir.
Görüntü İşlemenin Bazı Konuları
• Görüntünün elde edilmesi (Image Acquisition): Kamera, Tarayıcı gibi bir görüntüleme cihazı ile görüntünün elde edilmesi.
• Görüntü İyileştirme (Image Enhancement): Görüntünün kalitesini artırma, daha iyi bir görünüme getirme işlemidir. Görüntüyü koyulaştırma, daha açık hale getirme veya kontrastını artırma gibi işlemler yanında daha ileri filtreler de kullanılır.
• Resim Onarma (Image Restoration): Bozulmuş veya gürültüye maruz kalmış resmi alarak temiz orijinal resmi tahminleme ve elde etme işlemidir.
• Morfolojik İşlemler (Morphological Operations): Görüntüler üzerinde yapılan genişletme, aşındırma, sınır belirleme, iskelet ve dışbükey kabuk bulma gibi, temeli küme teorisine dayalı işlemlerdir.
• Kenar Belirleme (Edge Detection): Görüntüdeki süreksizlikleri ve keskin (hızlı) tonlama değişikliklerini bulma işlemidir.
• Bölütleme (Segmentation): Görüntüleri kendini oluşturan parçalara ve nesnelere ayrıştırma işlemidir. Nesneleri arkaplandan ve diğer nesnelerden ayırır.
• Tanıma (Recognition): Bir nesneye tanımlayıcılarına dayalı olarak etiket atama yani sınıflandırma işlemidir.
• Nesne Takibi (Object Tracking): Zaman boyunca görüntüdeki nesne ve nesnelerin konumlarını belirleme ve takip etme işlemidir.
• Şablon Eşleme (Template Matching): Bir resim içerisinde, verilen bir şablon görüntü ile eşleşen parçaların bulunması işlemidir.
• Resim Sıkıştırma (Image Compression): Resmin boyutunu azaltma işlemidir. Kayıplı veya kayıpsız olabilir. Resmi saklamak için gereken bellek miktarını ve iletmek için gerekli bant genişliğini azaltmayı amaçlamaktadır.
Biyometri (Biometrics) -> Görüntü İşleme ile aşağıdaki çalışmalar firmamız bünyesinde gerçekleştirilebilmektedir.
• Yüz Tanıma (Face Recognition)
• Parmakizi Tanıma (Fingerprint Identification)
• Retina Tanıma (Retina Recognition)
Bilgisayarlı Görme (veya Görü) - Computer Vision
• İnsanın görme sistemini anlamaya ve taklit etmeye çalışan yapay zeka ve görüntü işleme alanıdır.
• Gürültünün ortadan kaldırılması gibi düşük düzeyli görüntü işlemlerinden, örüntü tanıma ve görüntü anlama gibi yüksek düzeyli işlemlere kadar tüm süreçleri içerir.
• Görüntü İşlemenin sonucunu insan yorumlarken, Bilgisayarlı Görmenin sonucunu bilgisayar yorumlar ve karar verir.
Dewrap, Panoramik, 360° Video, Sanal Gerçeklik (Virtual Reality) Konusu
Panoramik, balıkgözü (Fisheye) 180 derecelik görüntülerin işlenerek doğrultularak ihtiyaç duyulan 360 derecelik görüntüler haline getirilmesi konusunda yazılım ve optik donanımsal teknik destek şirketimiz tarafından sağlanmaktadır. Fish eye adı verilen 180 derecelik balıkgözü geometrisindeki mercekler ile alınan video ve fotograf görüntüleri dewrap veya unwrap denilen video/fotograf doğrultma işleminden yazılımsal olarak geçirilebilmektedir.
Görüntü işleme ölçülmüş veya kaydedilmiş olan elektronik (dijital) görüntü verilerini, elektronik ortamda (bilgisayar ve yazılımlar yardımı ile) amaca uygun şekilde değiştirmeye yönelik yapılan bilgisayar çalışması. Görüntü işleme, verilerin, yakalanıp ölçme ve değerlendirme işleminden sonra, başka bir aygıtta okunabilir bir biçime dönüştürülmesi ya da bir elektronik ortamdan başka bir elektronik ortama aktarmasına yönelik bir çalışma olan "Sinyal işlemeden" farklı bir işlemdir. Görüntü işleme, daha çok, kaydedilmiş olan, mevcut görüntüleri işlemek, yani mevcut resim ve grafikleri, değiştirmek, yabancılaştırmak ya da iyileştirmek için kullanılır.