Görüntü analizi, dijital görüntülerdeki görsel verilerden anlamlı bilgiler çıkarmak, yorumlamak ve anlamak için kullanılan yöntemler ve teknikler bütünüdür. Bilgisayarla görme ve yapay zekânın kesişiminde yer alır; bir görüntüde nesnelerin, şekillerin veya desenlerin tespiti, sınıflandırılması, segmentasyonu veya tanınması gibi süreçleri içerir. Sadece görselleştirme ile yetinmeyen görüntü analizi, içeriğin otomatik olarak anlaşılmasını hedefler ve destekli ya da otonom karar vermeye olanak tanır.
Kullanım alanları ve örnekler
Görüntü analizi, tıpta (radyografilerde tümörlerin otomatik tespiti), güvenlikte (video gözetimde yüz tanıma), tarımda (uydu görüntüleriyle ürün hastalığı tespiti), endüstride (üretim hatlarında otomatik kalite kontrol) ve mobilitede (çevresini yorumlayan otonom araçlar) gibi birçok alanda kullanılır.
Başlıca yazılım araçları, kütüphaneler ve çerçeveler
En yaygın kullanılan araçlar arasında OpenCV (açık kaynaklı bilgisayarla görme kütüphanesi), TensorFlow ve PyTorch (görüntü tanıma için derin öğrenme çerçeveleri), ayrıca Keras, scikit-image veya SimpleITK gibi uzmanlaşmış çözümler yer alır. Detectron2 (Facebook AI), YOLO (You Only Look Once) ve MMDetection gibi platformlar nesne tespitinde öne çıkar.
Son gelişmeler ve eğilimler
Görüntü analizi, derin öğrenmedeki hızlı ilerlemelerden faydalanıyor; vision transformer'lar (ViT), derin konvolüsyonel sinir ağları (CNN) ve hibrit mimariler gibi güçlü modeller gelişiyor. Edge computing ve model optimizasyonu sayesinde gerçek zamanlı uygulamalar öne çıkıyor. Ayrıca, önyargı ve adversarial saldırılara karşı dayanıklılığın artırılması ve CLIP, DALL-E gibi jeneratif modellerle (metin+görüntü) çok modlu yeteneklerin entegrasyonu gündemde.