Görüntü işleme, dijital görsellerin bilgisayarlar tarafından analiz edilmesi, dönüştürülmesi ve anlamlandırılması sürecidir. Bu teknoloji sayesinde makineler, insan gözünün görebildiği verileri sayısal biçimde işleyerek çeşitli görevleri gerçekleştirebilir. Görüntü işleme sistemleri, görsellerdeki desenleri, objeleri, yüzleri veya yazıları tespit etmek ve bu verilerden anlam çıkarmak üzere geliştirilmiştir.

^{Trafik Yönetim Sistemi (OpenCV)}

Tarihçe

Görüntü işleme teknolojileri 1960'lı yıllarda NASA tarafından uzay araştırmalarında kullanılmak üzere geliştirilen dijital görüntü analiz sistemleriyle ortaya çıkmıştır. Başlangıçta yalnızca basit görselleştirme işlemleri yapılırken, bilgisayarların gelişmesiyle birlikte daha karmaşık analiz süreçleri de mümkün hale gelmiştir.

Kullanım Teknikleri

Görüntü işleme uygulamalarında kullanılan başlıca teknikler şunlardır:

• Görüntü Önişleme: Gürültü azaltma, netleştirme, kontrast ayarı
• Segmentasyon: Görüntünün bölgelere ayrılması (örneğin: tümör tespiti)
• Kenar Algılama: Nesnelerin sınırlarını belirleme
• Morfolojik İşlemler: Görüntüdeki yapıları genişletme veya daraltma
• Renk Analizi ve Histogram İşleme: Görselin renk dağılımının yorumlanması
• Özellik Çıkarımı ve Sınıflandırma: Görüntüden alınan verilerin etiketlenmesi

Günümüzdeki Görüntü İşleme Teknikleri

Güncel görüntü işleme teknikleri büyük ölçüde yapay zekâ tabanlıdır. Bu teknikler arasında:

• Derin Öğrenme ile Nesne Tanıma: Bu teknikte Convolutional Neural Networks (CNN) gibi derin sinir ağları kullanılarak görüntülerdeki nesneler tanımlanır. Model, milyonlarca görsel örnek üzerinden eğitilerek bir nesnenin konumunu (bounding box) ve sınıf etiketini (örneğin “araba”, “insan”, “köpek”) tahmin eder. Bu yöntem, YOLO (You Only Look Once), Faster R-CNN ve SSD (Single Shot Detector) gibi mimarilerle gerçekleştirilir. Güvenlik kameraları, otonom araçlar, üretim hatları ve mobil uygulamalarda yaygın olarak kullanılır.
• Yüz Tanıma Sistemleri: Yüz tanıma sistemleri, önce yüzü tespit eder (face detection), ardından her yüze özel biyometrik özellikleri (örneğin burun aralığı, göz yapısı, çene hattı) çıkararak bu vektörleri veri tabanındaki kayıtlarla karşılaştırır. Özellikle FaceNet, DeepFace ve ArcFace gibi derin öğrenme modelleri yüksek doğruluk sağlar. Bu teknoloji kimlik doğrulamada, erişim kontrolünde ve kamusal alanda güvenlik amaçlı kullanılır.
• OCR (Optik Karakter Tanıma): OCR sistemleri, taranmış belgeler, makbuzlar, el yazısı notlar ya da plaka gibi metin içeren görüntülerden harf, rakam ve sembolleri algılayıp metne çevirir. Geleneksel OCR yöntemleri, karakter tanımada şablon eşleştirme (template matching) ve istatistiksel sınıflandırıcılar kullanırken, günümüzde Tesseract OCR gibi motorlar derin öğrenme desteklidir. OCR, dijital arşivleme, otomatik veri girişi, belge yönetim sistemleri ve finansal uygulamalarda yaygındır.
• Anomali Tespiti: Anomali tespiti teknikleri, görüntülerdeki normal dışı desenleri, hasarları, hataları veya güvenlik tehditlerini belirlemeye yarar. Derin öğrenme modelleri bu konuda eğitim verisi olmadan (unsupervised) ya da sınırlı veriyle (semi-supervised) öğrenebilir. Özellikle otomotiv, üretim ve sağlık sektörlerinde, anormal hücre tespiti, kalite kontrol ve hata analizi gibi alanlarda kullanılır.
• Görüntüden Metin ve Veri Çıkarımı: Bu teknik, OCR'dan öteye geçerek görselde yer alan grafikler, tablolar, logolar, ikonlar veya nesnelerden anlamlı veri çıkarımı sağlar. Görüntü segmentasyonu, kenar algılama, renk kümeleme (color clustering) ve örüntü tanıma gibi işlemlerle desteklenir. Faturalardan ürün bilgisi alma, sosyal medyada görsel analiz, uydu görüntülerinden harita verisi çıkartma gibi alanlarda kullanılmaktadır.

Uygulama Alanları

Görüntü işleme, günümüzde pek çok sektörde farklı amaçlarla kullanılmaktadır:

• Sağlık: Röntgen, MR gibi medikal görüntülerin işlenmesi ve teşhis destek sistemleri
• Tarım: Bitki sağlığı takibi, arazi analizi, ürün verimliliği ölçümü
• Güvenlik: Yüz tanıma, plaka okuma, davranış analizi
• Eğitim: Görsel materyallerin analiz edilmesi ve erişilebilirliğin artırılması
• Sanayi ve Üretim: Kalite kontrol ve otomatik hata tespiti
• Finans ve Belge Yönetimi: Fatura ve kimlik taraması, otomatik veri çıkarımı
• E-ticaret: Görsel arama motorları, ürün tanıma sistemleri

Yapay Zekâ ile Entegrasyonu

Yapay zekâ, özellikle makine öğrenmesi ve derin öğrenme algoritmaları sayesinde görüntü işleme alanında devrim yaratmıştır. Geleneksel kurallara dayalı analizlerin ötesine geçilerek, Convolutional Neural Networks (CNN) gibi yapılarla bilgisayarlar görüntülerdeki desenleri, nesneleri ve anomalileri kendi kendine öğrenip tanıyabilmektedir. Bu iş birliği sayesinde daha doğru, hızlı ve ölçeklenebilir çözümler geliştirilmektedir.