robotik_dept_yazisi3Bilgisayarlar, büyük bir ivme ile yaygınlaşarak hayatımızda önemli bir yer edinmişlerdir. Bilgisayar yardımı ile; metin hazırlama, bilimsel veriler elde etme, müzik, fotoğraf ve video düzenleme gibi işlemlerin daha kısa sürede gerçekleştirilmesi; ivmenin büyüklüğünün sebeplerinin sadece birkaç tanesidir. Peki günümüzün olmazsa olmazı haline gelen bu makineler; çevresel olayları yorumlamada kullandığımız gözlerimizin yerini alabilecek kadar yetenekli midir? Biz, bu sorunun cevabını tabiki de “Evet” şeklinde açıklıyoruz.

Bilgisayar ile görme işlemi, görüntü işleme alanının bir alt dalıdır. Görüntü işleme; çok geniş uygulamalara sahip bir bilimsel alandır. Bu kadar geniş yelpazeye yayılmadan önce tarihte ilk 1960 yıllarında birçok tekniği ile bu zamanlarda kullanılmıştır. Bu dönemde uydu görüntüsü kullanan uygulamalar, tele-foto ve fotoğraf iyileştirme gibi uygulamalar için geliştirilmiştir. Bu çağın bilgisayar ekipmanları ile işleme oldukça yüksek maliyette oluyordu.1970 ‘li yıllarda gelen değişimler ile bilgisayarların artmasıyla bu işte kullanılan donanımların da bulunması kolaylaşmıştır. İlerleyen yıllar ile bilgisayarlar , daha hızlı hale gelmeleriyle birlikte görüntü işleme alanı yaygınlaşmaya başlamıştır. Günümüze kadar uzanan bu yolculukta görüntü işleme önemli rol alarak; tıp biliminde, güvenlik uygulamalarında, savunma sistemlerinde, endüstriyel sistemlerde ve daha birçok çalışmada kullanılmaktadır. Hastalara ait çeşitli kaynaklar ile elde edilmiş görüntüler sayısallaştırılıp dokulara ait tanılar konulabilmektedir. Tren istasyonları, havalimanları gibi kalabalığın yoğun olduğu, terör saldırılarına açık alanlarda, sahipsiz paketlerin veya şüpheli davranışlarda bulunan insanların tespiti yapılabilmektedir. Stratejik bölgelerde, sınır ihlali durumlarında olayı zaman kaybetmeden ilgili birime bildiren sistemler mevcuttur. Saatte yüzlerce ürün paketleyen sistemlerde, konveyörlerde ilerleyen ürünlerin sayımı yapılabilmekte ve geleneksel yöntemlere kıyasla çok daha az hata sağlanmaktadır. Tüm bu uygulamalar ele alındığında; istenenin, insanların dikkatsizliği ile sonuçlanacak zararların ortadan kaldırılması olduğu sonucuna varıyoruz.

Bir görüntünün temel elemanı pikseldir. Bunun sonucunda görüntü; (satır x sürun) boyutunda piksellerden oluşan bir matristir. Gri seviyeli bir görüntüde temele indiğimizde pikselin gri değeri ve ilgili pikselin görüntüde hangi noktaya düştüğüyle ilgileniriz. Piksel grilik aralığı; sayısallaştırılma işlemi yapılırken görüntünün kaç bitlik olduğu ile ilgilidir. 1 bitlik bir görüntüde (binary görüntü) siyah ve beyaz olmak üzere sadece iki renk seviyesi vardır. 0 değeri siyahı; 1 değeri ise beyazı ifade eder. 8 bitlik görüntüde ise 256 farklı değer vardır ve yine 0 değeri siyah iken 255 değeri beyazı ifade eder. Bu aralıkta ilk elemanımızın indisi sıfır olduğu için minimum ve maksimum değerler 0 ve 255 olarak kullanılır. İki değer arasında ise grinin farklı tonları mevcuttur. Mevcut gri ton sayısı ise “tonMiktarı = 2^(BitDeğeri)” formülü ile ifade edilir. Ton sayısı, detayların fazlalığını belirler ve görüntünün kalitesini etkiler. Görüntü kalitesini etkileyen bir diğer faktör de görüntüdeki piksel sayısıdır ve bu sayı çözünürlük olarak adlandırılmıştır. Görüntüde kalite arttıkça ilgili dosyanın diskte kapladığı alan da artar. 8 bitlik 640×480 gri seviyeli görüntünün boyutu 8x640x480 sonucunda 300 kilobyte olarak hesaplanırken; aynı piksel sayısına sahip 128 bitlik gri seviyelik görüntü ise 4800 kilobyte olarak hesaplanır. 128 bitlik bu görüntünün renkli olması koşulunda ise diskteki kaplanan boyutumuz 14 megabyte olacaktır. Uygulamalarda renkli görüntüler 24 bitlik olarak görüntülenir. Kırmızı, yeşil ve mavi ile kodlanmış üç adet görüntü üst üste ekrana iletilir ve renkli görüntü oluşmuş olur.

robotik_dept_yazisi2Görüntü işlemede temel işlem, yorumlamanın yapılabilmesi için görüntünün iyileştirilmesidir. Kameradan alınan ham görüntünün istenilen koşulları karşılamaması durumunda, görüntü bir dizi işleme tabi tutulur. Görüntü üzerine filtreler uygulanarak, görüntünün daha iyi hale gelmesi sağlanır. Ortamda var olan gürültü giderilir. Görüntünün iyileştirilmesini ardından görüntünün analiz kısmına geçilir. Analizinde ise görüntülerin mevcut özellikleri ve yapıları belirlenerek bunlardan anlamlı bilgiler ortaya çıkarılır. Genel anlamda görüntü işlemede yapılan işlemler bunlardır. Buraya kadar olan kısımda görüntü işleme nerede kullanılır , görüntünün ne olduğu ve işlemede yapılan adımları öğrenmiş oldunuz.

Eğer aklınızdan şöyle bir soru geçiyorsa “Neden görüntü işlemeye ihtiyaç duyarız ? ” bu yazıyı okuduktan sonra kendiniz bunun cevabını vermiş olacaksınız. Hayal gücünün zirvelerini yaşayan bilim kurgu filmlerinde izlediğimiz suçluyu yakalamak için mobese görüntüleriyle her yerde izlenen suçlunun kameralardan saklanamayıp yakalanması sağlayan yüz tanıma sistemleri bilim kurgu filmlerinden çıkıp artık günümüz teknolojisinde yer almaktadır. Çevredeki olayları algılamada 576 magapixsel gibi bir değere sahip olan gözümüz algılama ve yorumlamada yetersiz kalmaktadır. Görüntü işleme ile algıma ve yorumlamada çok daha az hata oranı ile gerçekleştirebiliriz. Örnek olarak; endüstriyel otomasyonda kalite kontrol sistemlerinde üretim bantlarında ürünlerin yüzey alanı, hacim, renk analizi gibi işlemler yapılıp üretim hatası olan üretilmiş parçaların üretim bandından çıkarılması verilebilir. Eğer görüntü işleme kullanılmasaydı hata oranı çok daha yüksek, hız azalmış ve maliyet artmış olacaktı. Bu şekilde örnekler artırılıp insan hayatının tehlikeye sokacak yerlerden ve insanın hayatını kurtaracak birçok alanda kullanılmaktadır. Kullanılan alanlar askeri savunma sistemlerinde hedef tanıma, izlemede ; tıp alanında damar analizi, bilgisayar tomografi, ultrason da; güvenlik sistemlerinde yüz tanıma, parmak izi okumada ; trafik sistemlerinde plaka okuma trafik işareti tanıma trafik kontrolde ; tarımsal uygulamalarda; astronomi de uydu görüntüleri ile hava tahmini gibi daha birçok alanda görüntü işleme önemli bir rol almıştır. İnsana ve İnsanlığa Değer Verilmeyen Köşe Kalmasın!” ilkesini prensip edinerek insanlığa hizmet veren AKINSOFT teknolojide önemli yer edinen görüntü işleme projelerine yer vermektedir. Yüz tanıma, robot ile karşılıklı oyun ve plaka tespiti projeleri ile başlangıcını yapıp Ar-Ge çalışmalarında kullandığı görüntü işlemeye; kurmayı hedeflediği
üssünde yer verecektir.

AKINSOFT Robotik Departmanı