Recent News

Pazartesi, Aralık 06, 2010

Görüntü İşleme 1-2-3 Bölüm Özeti

1-Sayısal Görüntü
      Bir görüntü   f(x,y) şeklindeki iki boyutlu bir fonksiyon şeklinde tanımlanabilir.Burada x ve y yersel koordinatlar olup bu koordinatlara bağlı olarak f fonksiyonunun değeri ise yoğunluk(intensity) veya diğer bir deyişle grilik seviyesi (gray level) olarak isimlendirilir.
*f fonksiyonunun x,y ve yoğunluk değerlerinin tümü sonlu ise bu görüntü sayısal görüntü(digital image) olarak adlandırılır.

Elektromanyetik Spektrum
      İnsan gözü dış dünya karşısında sınırlı bir yapıya sahiptir.Bunun nedeni insan gözünün elektromanyetik spektrumda çok sınırlı bir alanı algılayabilmesidir.


 *Gama Işınlarının uygulama alanları:Medikal ve Nasa uygulamalarında
 *X-Ray Işınlarının uygulama alanları:X-Ray aort ve göğüs filmleri, ana kart  hatalarının tespitinde vb.
 *Ultraviole Işınlarının uygulama alanları:Hastalıklı mahsül görüntülemede
 *Görünür Işınlar uygulama alanları:Açık görünen mikroskopik görüntüler.
 *Infrared Işınların  uygulama alanları:Uydu resimleri fay tespitleri,
 *Microwave Işınlarının uygulama alanları:Dağların girinti çıkıntı tespiti,

Görüntü İşlemede bilgisayar ortamında yapılan işlemler genel olarak 3'e ayrılmaktadır.
  1)Alt Düzey İşlemler:Gürültü giderme,Keskinleştirme,Kontrast İyileştirme
  2)Orta Düzey İşlemler:Bölütleme,Bölütleme sonucu oluşan objelerin tanımlanması,sınıflandırılması vb.
  3)İleri Düzey İşlemler:Algılanan objelerin anlamlandırılması 

2-Sayısal Görmenin Temelleri

  Renk bilgisine sahip olmayan ışık Monochromatic ışık olarak isimlendirilir.
Bu tür ışığın tek niteliği yoğunluk(intensity) veya miktarıdır.Monochromatik ışığın yoğunluğu siyahtan beyaza doğru farklı grilik seviyelerinde olduğundan Gri-seviyeli terimi kullanılır.
Chromatic ışıklar ise monochromatik ışığın tersine renk bilgisini de barındırırlar.
3 temel ölçüt bu tarz ışık kaynağını tanımlamak için kullanılır. 
 1)Radiance: Işık kaynağından yayılan enerjinin toplam miktarıdır.Genellikle
  watt ile gösterilir.
 2)Lumminance:Lümen birimi ile ifade edilir.Gözlemcinin ışık kaynağından gelen enerjinin algıladığı miktar belirtir.
 3)Brightness:Bu değer ise gözlemciden gözlemciye değişebilen ve ölçümlenmesi zor olan bir özelliktir. 

Spatial and Intensity Resolution 
  *Spatial(yersel) çözünürlüğü görüntüde ayırt edilebilen bir detayın ölçüsüdür.
Farklı şekillerde ölçümlenebilir.
Görüntünün boyutu görüntünün tümü hakkında çok şey ifade etmeyebilir.
Çözünürlüğü bilinen bir görüntünün yersel çözünürlüğü bilinmiyorsa çok fazla
bir şey ifade etmeyebilir.
 *Intensity(yoğunluk) çözünürlüğü ise yoğunluk seviyesindeki en ufak ayırt edilebilir farka işaret eder. 

Görüntü Enterpolasyonu(Image Interpolation)
Enterpolasyon yakınlaştırma ,döndürme ve geometrik düzeltme gibi işlemlerde yaygın bir şekilde kullanılan araçtır.

Temel olarak enterpolasyon bilinen bilgileri kullanarak bilinmeyen bölgelerdeki
değerlerin hesaplanması işlemidir. 
 
     Bir görüntüyü  büyütmek istediğimiz zaman yeni görüntüdeki her bir 
parlaklık değeri hesaplanırken orjinal görüntüdeki en yakın pikseller dikkate alınarak işlem gerçekleştirilir.Piksellerin yeni parlaklık değerleri atandıktan sonra görüntüyü istenen büyüklükte genişletiriz.Bu yöntem en yakın komşu(1) olarak bilinmektedir. En yakın komşu yöntemi oldukça basit olmasına rağmen oluşan yeni görüntüde bazı gürültüler ve istenmeyen etkilere neden olduğundan birtakım olumsuzlukları da beraberinde getirir.Bu yüzden sıklıkla tercih edilmez.
     Yeni pikselin parlaklık değerlerinin hesaplanmasında kullanılan bir diğer yöntem bilinear interpolasyon(2) yöntemidirçBu yöntemde oluşturulan pikselin parlaklık değeri çevresindeki en yakın 4 piksel baz alınarak hesaplanır.
    Üçüncü bir yöntem ise bicubic enterpolasyon(3)dur.Bu yöntemde ise yeni pikselin parlaklık değeri orjinal görüntüdeki konumuna en yakın 16 piksel baz alınarak hesaplanır.

Sayısal Görüntü İşlemede Kullanılan Matematiksel Araçlar

*Matris İşlemleri
*Linear ve Non-Linear İşlemler
*Aritmetik İşlemler
*Kümesel ve Mantıksal İşlemler
*Yersel İşlemler
*Vektör ve Matris Operasyonları
*Görüntü Dönüşümleri 

Spatial (Yersel) İşlemler
Yersel işlemler görüntü üzerindeki pikseller üzerinde gerçekleştirilirler.Yersel İşlemleri 3 kategoride toplamak mümkündür.
   * Tek piksel ile yapılan işlemler :Sayısal bir görüntü üzerinde yapılacak en basit      işlemlerden bir tanesi piksellerin parlaklık değerlerinin değiştirilmesidir.
   * Komşuluk İşlemleri :Komşuluk işlemleri girdi görüntüsünün çıktı görüntüsünde    karşılık gelen pikselini üretir.
   * Geometrik Yersel Dönüşümler:Bir  görüntüdeki pikseller arasındaki yersel            ilişkiyi düzenler.Sayısal görüntü işlemede geometrik dönüşümler 2 temel                işlemden oluşurlar.
       1)Koordinatların yersel dönüşümleri
       2)Yoğunluk Enterpolasyonu 

Bir dönüşüm işlemi gerçekleştirildikten sonraki aşama ise daha evvel bahsedilmiş yöntemler ile (nearest ,neighboor ,bilinear, bicubic) yoğunluk enterpolasyonunun gerçekleştirilmesidir.

3-Yoğunluk Dönüşümleri 
Bu kategoride yer alan görüntü işleme yöntemleri görüntü üzerindeki piksellerin doğrudan manipulasyonuna bağlıdır.Yersel işlemlerde yer alan en temel operasyonlardır.
  *Yoğunluk Dönüşümleri:Görüntü üzerinde yer alan tekil pikseller ile çalışırken yersel filtreler işlemlerini piksel ve onun komşuları üzerinde gerçekleştirirler.
  *Yersel Filtreler 

Bazı Temel Yoğunluk Dönüşüm Fonksiyonları
3 tür yoğunluk dönüşüm fonksiyonundan bahsetmek mümkündür.

 1)Doğrusal
 2)Logaritmik
 3)Üssel 

Parçalı Doğrusal Fonksiyonlar
 En basit doğrusal fonksiyonlardan bir tanesi constrast-stretching dir.
Contrast strectching tekniğinde görüntüdeki herhangi parlaklık bölgesindeki değerler daha geniş bir aralığa gerilirler.

Bir Düzlemi Dilimleme
 Pikseller bitlerden meydana gelen sayılardır.Bir görüntüyü tanımlarken parlaklık aralığını tarif etmektense görüntüyü oluşturmaya katkı sağlayan bitleri ön plana çıkararak belirtmek mümkündür.

Histogram İşlemleri

  Histogramlar yersel ortamda gerçekleştirilen bir çok işlemin temelini oluştururlar.Histogram işlemleri görüntü zenginleştirmede kullanılmaktadırlar.
Histogramlar görüntü hakkında istatistiki bilgi sunmakla kalmayıp sağladığı bilgiler görüntü işleme ve segmantasyonunda da kullanılmaktadır.

 




 
  

2 yorum:

güzel bir paylaşım olmuş teşekkürler

Teşekkürler Aydan sen olmasan biz ne yapardık :)

Yorum Gönder