İçeriğe atla

Görüntü eşikleme

Farklı işlemlerle yapılmış eşikleme görüntüleri

Dijital görüntü işlemede, eşikleme, görüntüleri bölümlere ayırmada kullanılan bir yöntemdir. Görüntülere gri tonlama eklendikten sonra ikili (binary) bir görüntü elde edilir. İkili görüntüler oluşturmak için eşikleme kullanılabilir.[1]

Tanım

Eşikleme işlemi, bir görüntüde bulunan her bir pikseli siyah piksel ile değiştirir. Görüntü yoğunluğu sabit bir T'den (eşik değeri) küçükse o piksel siyah piksel olarak sınıflandırılır. Eğer görüntü yoğunluğu, sabit bir T'den (eşik değeri) büyükse o piksel ise beyaz piksel olarak sınıflandırılır.[2] Yukarıdaki örnek bu işleme bir örnektir.

Eşikleme Yöntemleri

Farklı algoritmalar ile eşikleme yöntemleri uygulanabilmektedir. Ancak bir eşik değeri belirlenmesi gerekmektedir.[3]

  • Histogramın tepe noktalarının, çukurlarının ve eğrilerinin analiz edildiği şekle bağlı yöntemler
  • Gri tonlamalı görüntülerin arka plan ve nesne olarak iki bölüme ayrıldığı veya Gaussian methodu ile kümeleme tabanlı yöntemler
  • Entropiye dayanan yöntemler[4]
  • Nesne özniteliğine dayalı yöntemler
  • Yüksek dereceli olasılık dağılımını veya pikseller arasındaki korelasyonu kullanan yöntemler
  • Her piksel için farklı eşik değeri seçilebilen lokal (yerel) yöntemler

Çok Bantlı Eşikleme

Renkli görüntüler de eşiklenebilir. Başka bir eşikleme yöntemi olarak, görüntünün RGB bileşenlerinin her biri için ayrı bir eşik belirlenir. Ardından bu eşikler AND işlemiyle birleştirilir. Bu işlem toplanan verilerin nasıl depolandığını belirtir. Ancak insanların renkleri tanıma şekline karşılık gelmez. Bu sebeple, HSL ve HSV renk modelleri daha çok kullanılır. HSV'nin renk ölçeği dairesel olduğu için dairesel eşikleme gerekir. Bunların yanında CMYK renk modeli de kullanılabilir.[5]

Olasılık Dağılımları

Genellikle histogram şekline bağlı yöntemler ve diğer birçok eşikleme algoritması; görüntü yoğunluğu ve olasılık dağılımı hakkında bazı varsayımlarda bulunur. En yaygın eşikleme yöntemleri, iki modlu dağılımlarda çalışır, ancak tek modlu dağılımlar, çok modlu dağılımlar ve dairesel dağılımlar için de algoritmalar geliştirilmiştir.

Otomatik Eşikleme

Otomatik eşikleme, arka plan görüntüsünün gürültüsünü en aza indirgerken, piksellerde bulunan yararlı bilgileri ortaya çıkarmanın bir yoludur. Bu, orijinal gri tonlamalı görüntüyü ikili görüntüye dönüştürmeden önce eşik değerini optimize etmek için bir geri besleme döngüsü kullanılarak gerçekleştirilir. Buradaki durum görüntüyü iki bölüme ayırmaktır: Arka plan ve nesne.[6]

İlk eşik değeri, orijinal görüntünün 8 bitlik değeri seçilerek başlanır. Orijinal görüntü iki bölüme ayrılır. Eşik değere eşit veya daha düşük pikseller arka plan olarak belirlenir. Eşik değerden daha büyük pikseller ise nesne yani ön plan olarak belirlenir. Oluşan iki yeni görüntünün ortama mean değerleri bulunur. Elde edilen iki değerin ortalaması alınarak yeni eşik değeri hesaplanır. Önceki eşik değeri ile hesaplanan eşik değeri arasındaki fark belirlenen sınırın altındaysa işlem doğru bir şekilde tamamlanmıştır. Eğer sınırın altında değilse, hesaplanan eşik değeri orijinal görüntüye tekrar uygulanır. Bu durum eşik değer sınırın altında kalana kadar devam eder.

Eşikleme ile ilgili notlar

Yukarıda bahsedilen durum kullanıcı tarafından tanımlanabilir. Belirlenen sınır değerinin büyük olması, eşik değerlerin arasındaki farkın daha büyük olmasına imkan sağlayacaktır. Bunun avantajları, işlemin daha hızlı gerçekleşmesi olabilir. Ancak arka plan ile nesne arasındaki sınır, daha az nettir. Eşik değerlerin seçilmesi genellikle gri tonlamalı görüntünün ortalama değeri alınarak yapılır. Otomatik eşikleme, arka plan ile nesnenin konstrast oranı mevcut olduğunda en iyi şekilde çalışır. Bu, görüntünün minimum parlama ve iyi aydınlatma koşullarında çekilmesi gerektiği anlamına gelir.

Kaynakça

  1. ^ Shapiro, Linda G. (2001). Computer vision. George C. Stockman. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall. ISBN 0-13-030796-3. OCLC 45393572. 19 Eylül 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 24 Mayıs 2021. 
  2. ^ Luessi, Martin; Eichmann, Marco; Schuster, Guido M.; Katsaggelos, Aggelos K. (Ocak 2009). "Framework for efficient optimal multilevel image thresholding". Journal of Electronic Imaging. 18 (1): 013004. doi:10.1117/1.3073891. ISSN 1017-9909. 
  3. ^ Sezgin, Mehmet; Sankur, Bülent (1 Ocak 2004). "Survey over image thresholding techniques and quantitative performance evaluation". Journal of Electronic Imaging. 13 (1): 146-165. doi:10.1117/1.1631315. ISSN 1017-9909. 
  4. ^ Zhang, Yudong; Wu, Lenan (1 Nisan 2011). "Optimal Multi-Level Thresholding Based on Maximum Tsallis Entropy via an Artificial Bee Colony Approach". Entropy (İngilizce). 13 (4): 841-859. doi:10.3390/e13040841. 20 Haziran 2019 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 24 Mayıs 2021. 
  5. ^ Pham, Nhu-An; Morrison, Andrew; Schwock, Joerg; Aviel-Ronen, Sarit; Iakovlev, Vladimir; Tsao, Ming-Sound; Ho, James; Hedley, David W (27 Şubat 2007). "Quantitative image analysis of immunohistochemical stains using a CMYK color model". Diagnostic Pathology. 2: 8. doi:10.1186/1746-1596-2-8. ISSN 1746-1596. PMC 1810239 $2. PMID 17326824. 
  6. ^ Umbaugh, Scott E. (2017). Digital Image Processing and Analysis with MATLAB and CVIPtools, Third Edition. 3rd. ISBN 978-1-4987-6607-4. OCLC 1016899766. 

İlgili Araştırma Makaleleri

<span class="mw-page-title-main">GIMP</span> Ücretsiz resim düzenleme aracı

GIMP, GNU Tasarısı dahilinde geliştirilen piksel tabanlı özgür ve ücretsiz bir görüntü işleme yazılımı. GIMP, Adobe Photoshop ve benzeri kapalı kaynak resim işleme araçlarına eşdeğer bir işlevler bütünü sunar. Linux, Windows, Mac OS gibi pek çok platformu destekler.

<span class="mw-page-title-main">Işın izleme</span>

Işın izleme, gerçek dünyada ışığın ne şekilde hareket ettiğini göz önünde bulundurarak bir sahnenin görüntüsünü çizen bir grafik oluşturma yöntemidir. Ancak bu yöntemde işlemler gerçek yeryüzündeki yolun tersini izler. Gerçek dünyada ışık ışınları bir ışık kaynağından çıkar ve nesneleri aydınlatırlar. Işık, nesnelerden yansır ya da şeffaf nesnelerin içinden geçer. Yansıyan ışık gözümüze ya da kamera merceğine çarpar. Yansıyan ışık ışınlarının çoğu bir gözlemciye erişmediği için bir sahnedeki ışınları izlemek sonsuza dek sürebilir.

<span class="mw-page-title-main">Fotoğrafçılık</span> sanat, bilim ve ışık ya da diğer elektromanyetik radyasyonu kaydederek dayanıklı görüntüler yaratma pratiği

Fotoğrafçılık, Kullanılacak düzene göre farklı sistemleri içermekle beraber, görüntü sensörü, film, karanlık oda, lens ve ışık kullanarak, gözle görebildiğimiz cisim ve şekilleri, film ya da dijital ortam üzerine kaydederek görüntü oluşturma işidir. İşlevsel uygulamaları nedeniyle bir zanaat olduğu gibi, estetik yönüyle bir sanat olarak kabul edilir.

<span class="mw-page-title-main">Bilgisayar monitörü</span> elektronik ekran

Monitör, görüntü sergilemek için kullanılan elektronik ya da elektro-mekanik aygıtların genel adıdır. Monitör, başta televizyon ve bilgisayar olmak üzere birçok elektronik cihazın en önemli çıktı aygıtıdır. Monitör, plastik bir muhafaza içerisinde gerekli elektronik devreleri, güç transformatörünü ve resmi oluşturan birimleri içerir. Monitörle bilgisayar arasındaki iletişimi ekran kartı sağlar. Yani, monitörden çıkan veri kablosu bilgisayar kasasında ekran kartına bağlanır. Monitörlerin boyutları inç ölçü cinsiyle ifade edilir. Bu boyut monitör ekranının bir köşesinden karşı çaprazındaki diğer köşesine olan uzaklıktır.

<span class="mw-page-title-main">Adobe Photoshop</span> Abode Inc.nın piksel tabanlı görüntü, resim ve fotoğraf düzenleme yazılımıdır

Adobe Photoshop, Adobe Inc.'nin Windows ve macOS için geliştirip sunduğu piksel tabanlı görüntü, resim ve fotoğraf düzenlemede sayısal fotoğraf işleme yazılımıdır. Vektörel işlemlerde ve yazı işleme konusunda da bazı yetenekleri olmakla beraber, pazar lideri olmasını sağlayan özelliği bit resim işleme işlevini de taşıyan Photoshop; kuşkusuz bilgisayar dünyasının en kuvvetli yazılımlarındandır.

Steganografi, eski Yunancada "gizlenmiş yazı" anlamına gelir ve bilgiyi gizleme bilimine verilen addır. Steganografi'nin şifrelemeye göre en büyük avantajı bilgiyi gören bir kimsenin gördüğü şeyin içinde önemli bir bilgi olduğunu fark edemiyor olmasıdır, böylece içinde bir bilgi aramaz.

<span class="mw-page-title-main">Animasyon</span> animasyon filmleri ve dizileri oluşturma süreci

Animasyon (canlandırma), birden çok resmin arka arkaya hızlı bir şekilde gösterilmesiyle elde edilen hareketli görüntüdür. İlk animasyonlar birkaç kâğıda istenen resimlerin çizilmesi, kâğıtların hızlıca geçirilmesi veya bir çemberin içine konup döndürülmesi ile yapılıyordu. Animasyon yapan kişilere animatör denir.

Sinematografi veya görüntü yönetimi, sinema filmi için görüntü kaydederken ışıklandırma ve kamera tercihleri yapma disiplinidir. Birçok açıdan fotoğraf sanatıyla yakından ilgilidir; fakat kamera ve görüntü elemanlarının hareket hâlinde olduğu durumlarda birtakım ek özellikler de gösterir. Elektronik görüntü sensörüyle görüntü yakalamak, görüntüdeki her piksel için elektronik olarak işlenen ve sonraki işleme veya görüntüleme için bir video dosyasında saklanan bir elektrik yükü üretir. Fotoğraf emülsiyonu ile yakalanan görüntüler, film stoğu üzerinde kimyasal olarak "geliştirilen" bir görünür görüntüye dönüşen bir dizi görünmez/gizli görüntüyle sonuçlanır.

<span class="mw-page-title-main">Görüntü</span> görme duyusu ile ilgili olan; görüntü ve gözle izlenebilen her şeyin taşıdığı özellik

Görüntü veya imge, bir şeyin görsel temsilidir. Bir görüntü; çizim, resim ve fotoğraf gibi iki boyutlu (2B) bir sunum ya da oyma ve heykel gibi üç boyutlu (3B) bir nesne olabilir. Bir görüntü; bir yüzeye yansıtma, elektronik sinyallerin etkinleştirilmesi veya dijital ekranlar dahil olmak üzere diğer ortamlar aracılığıyla görüntülenebilir. İki boyutlu görüntüler hareketsiz veya hareketli olabilir. Durağan görüntüler, baskı veya fotokopi gibi mekanik yollarla çoğaltılabilir. Bazı durumlarda, üç boyutlu görüntüler de canlandırılabilir.

<i>Bokeh</i>

Bokeh veya boke, fotoğraf çekilirken, fokus yani odak dışında kalan net olmayan kısımların fotoğrafçının seçtiği objektif, kullandığı diyafram gibi ayarlar neticesinde fotoğrafta oluşan bulanıklık efektidir. Bokehin belirleyicisi öncelikle objektiftir. Her objektifin bokehi farklı olduğu gibi, seçilen diyafram değeri ile bokeh efekti ve derecesi değişebilir.

<span class="mw-page-title-main">Dijital fotoğrafçılık</span>

Sayısal Fotoğrafçılık, nesnelerin görüntülerini oluşturmak için sayısal teknolojinin kullanıldığı bir fotoğrafçılık tarzıdır. Sayısal teknolojinin gelişimine kadar fotoğrafçılıkta görüntülerin karta basılması için kimyasal işlemlere ihtiyaç duyulan fotoğraf filmi kullanılmaktaydı. Aksine, sayısal görüntü kimyasal işleme gerek olmaksızın tamamen sayısal teknoloji ve bilgisayar kullanılarak görüntülenebilir, basılabilir, işlenebilir, taşınabilir ya da arşivlenebilir.

Histogram, gruplandırılmış bir veri dağılımının sütun grafiğiyle gösterimidir. Diğer bir ifadeyle, tekrarlı sayılardan oluşan verilerin, uygulanan işlemlerden sonra önce tabloya, tablodan yararlanarak grafiğe aktarılması, yani veri gruplarının grafiğinin dikdörtgen sütunlar halinde gösterilmesidir.

<span class="mw-page-title-main">Bilgisayarlı görü</span> görsellerden veri bilgisi çıkartmak

Bilgisayarlı görü, bilgisayarların dijital görüntülerden veya videolardan nasıl bir anlam kazanabileceğiyle ilgilenen disiplinler arası bilimsel bir alandır. Mühendislik yöntemleriyle, insan görsel sisteminin yapabileceği görevleri anlamaya ve otomatikleştirmeye çalışmaktadır.

<span class="mw-page-title-main">İkili görüntü</span>

İkili görüntü, siyah ve beyaz olmak üzere iki renkten birine sahip olan piksellerden oluşan görüntüdür. İkili görüntülere iki seviyeli görüntüler de denir. İki renkten oluşan Pixelart, 1-Bit veya 1bit olarak adlandırılır. Bu, her pikselin tek bir bit olarak, yani 0 veya 1 olarak kaydedildiği anlamına gelir. Siyah-beyaz ve tek renkli gibi ifadeler sıklıkla kullanılır. Photoshop sözlüğünde, ikili görüntü "Bitmap" modundaki görüntü ile aynıdır.

Kenar algılama, dijital bir görüntüde görüntü parlaklığının keskin bir şekilde değiştiği veya daha resmi olarak süreksizliklerin olduğu noktaları tanımlamayı amaçlayan çeşitli yöntemdir. İçerisinde çeşitli matematiksel yöntemleri barındırmakta ve görüntü parlaklığının keskin bir şekilde değiştiği noktalar tipik olarak "kenarlar" adı verilen bir dizi eğri çizgi parçası halinde düzenlenmektedir. Tek boyutlu sinyallerde süreksizlikleri bulmanın aynı problemi, adım tespiti olarak bilinmektedir. Zaman içinde sinyal süreksizliklerini bulma problemi, değişiklik tespiti olarak bilinir. Kenar algılama, görüntü işleme, makine görüşü, bilgisayarla görme ve özellikle özellik algılama ile özellik çıkarma alanlarında temel bir araçtır.

<span class="mw-page-title-main">Pixel art</span>

Pixel art, görüntülerin piksel düzeyinde düzenlendiği, yazılım ile oluşturulan dijital bir sanat türüdür. Bu tür grafikler, grafik hesap makineleri gibi sınırlı sistemlerin yanında 8 bit ve 16 bit bilgisayarlardan ve video oyun konsollarından gelir. Genellikle piksel görüntülerde kullanılan renkler oldukça sınırlıdır. Bazı pikseller sadece iki renk kullanır. Video oyunları için pixel art, karakterleri oluşturmak veya değiştirmek gibi işlemlerde kullanılır. Bunu hobi olarak yapan topluluklara spriting denir. Bu terim bilgisayar grafiklerinde kullanılan bir terim olan sprite teriminden gelir.

<span class="mw-page-title-main">Otsu methodu</span>

Bilgisayarla görme ve görüntü işlemede, otomatik görüntü eşikleme yapmak için Nobuyuki Otsu tarafından oluşturulan Otsu methodu kullanılmaktadır. En basit haliyle, algoritma pikselleri ön plan ve arka plan olmak üzere iki sınıfa ayıran tek bir yoğunluk eşiği döndürmektedir. Bu eşik, sınıf içi yoğunluk varyansını en aza indirerek veya eşdeğer olarak, sınıflar arası varyansı maksimize ederek belirlenmektedir. Otsu'nun yöntemi, Fisher's Discriminant Analysis'in tek boyutlu ayrık bir analoğudur. Jenks optimizasyon yöntemiyle ilgilidir ve yoğunluk histogramında gerçekleştirilen global olarak en uygun k-ortalamalara eşdeğerdir. Çok seviyeli eşiklemenin genişletilmesi orijinal belgede açıklanmıştır ve o zamandan beri hesaplama açısından verimli uygulamalar önerilmiştir.

Rastgele yürüten algoritması, görüntü segmentasyonu için bir algoritmadır. Algoritmanın ilk açıklamasında, bir kullanıcı etkileşimli olarak az sayıda pikseli bilinen etiketlerle, örneğin "nesne" ve "arka plan" olarak etiketlemektedir. Etiketlenmemiş piksellerin her birinin rastgele bir yürüteç serbest bıraktığı düşünülmektedir. Her pikselin rastgele yürüteçlerinin ilk olarak her etiketi taşıyan bir tohuma ulaşma olasılığı hesaplanmaktadır. Yani bir kullanıcı her biri farklı bir etikete sahip K tohum yerleştirirse, o zaman gereklidir. Her piksel için, pikselden ayrılan rastgele bir yürüyenin her bir tohuma ilk varma olasılığını hesaplanır. Bu olasılıklar, bir lineer denklem sistemi çözülerek analitik olarak belirlenmektedir. Her piksel için bu olasılıkları hesapladıktan sonra, piksel, rastgele bir yürüteç gönderme olasılığı en yüksek olan etikete atanmaktadır. Görüntü, her pikselin komşu piksellere kenarlarla bağlanan bir düğüme karşılık geldiği ve kenarların pikseller arasındaki benzerliği yansıtacak şekilde ağırlıklandırıldığı bir grafik olarak modellenmektedir. Bu nedenle, rastgele yürüyüş ağırlıklı grafikte geçekleşmektedir.

Görüntü alma sistemi, geniş bir dijital görüntü veritabanından görüntülere göz atmak, aramak ve almak için kullanılan bir bilgisayar sistemidir. Görüntü almanın en geleneksel ve yaygın yöntemleri, görüntülere resim yazısı, anahtar sözcükler, başlık veya açıklamalar gibi meta veriler eklemeye yönelik bazı yöntemleri kullanır, böylece erişim açıklama sözcükleri üzerinden gerçekleştirilebilir. Görüntüye manuel açıklama eklemek zaman alıcı, zahmetli ve pahalıdır; Bu sorunu çözmek için otomatik görüntü açıklaması üzerine çok sayıda araştırma yapılmıştır. Ek olarak, sosyal web uygulamalarının ve anlamsal webin artması, birçok web tabanlı görsel açıklama aracının geliştirilmesine ilham kaynağı olmuştur.

<span class="mw-page-title-main">Zaman-aktivite eğrisi</span>

Tıbbi görüntülemede, zaman-aktivite eğrisi, x ekseninde çizilen zamana karşı y ekseninde çizilen radyoaktivitenin bir eğrisidir. Dinamik bir taramadan zaman içinde ölçülen, bir görüntüdeki ilgilenilen bir bölgedeki radyo izleyicinin konsantrasyonunu gösterir. Genel olarak, bir doku içinde bir zaman-aktivite eğrisi elde edildiğinde, buna doku zaman-aktivite eğrisi adı verilir; bu, bir doku içinde ilgilenilen bir bölgedeki izleyicinin zaman içindeki konsantrasyonunu temsil eder.


Bu sayfa, bu Vikipedi makalesine dayanmaktadır.
Metin, CC BY-SA 4.0 lisansı altında mevcuttur; ek koşullar uygulanabilir.
Görseller, videolar ve sesler kendi lisansları altında mevcuttur.