Görüntü işleme, dijital görüntülerden bilgi analiz etme, değiştirme veya çıkarma yöntem ve tekniklerinin bütünüdür. Bilgisayar bilimi ve yapay zekânın bir alanı olarak, özel algoritmalarla görüntülerin dönüştürülmesi, iyileştirilmesi ve yorumlanmasına odaklanır. Sadece görüntü elde etmekten farklı olarak, görüntü işleme görsel verilerden değer elde etmeyi veya görevleri otomatikleştirmeyi amaçlar. Gürültü azaltma, kontrast iyileştirme, kenar veya nesne tespiti, segmentasyon ve desen tanıma gibi işlemleri içerir. Görüntü işleme, görüntülerin içeriğini anlamaya çalışan bilgisayarla görmeden ayrılır; burada odak, görüntünün teknik olarak işlenmesi ve iyileştirilmesindedir.
Kullanım alanları ve örnekler
Görüntü işleme; sağlık (röntgen, MR analizi), endüstri (görsel kalite kontrol), güvenlik (yüz tanıma), tarım (drone ile tarla izleme) ve mobil uygulamalar (otomatik fotoğraf iyileştirme) gibi birçok sektörde kullanılır. Ayrıca eski fotoğrafların restorasyonu, web için görüntü sıkıştırma ve taranmış belgelerin analizi gibi uygulamalarda da yer alır.
Başlıca yazılımlar, kütüphaneler ve frameworkler
En yaygın kullanılan araçlar arasında görüntü işleme ve bilgisayarla görme için açık kaynaklı bir kütüphane olan OpenCV bulunur. Scikit-image (Python), görüntü analizine yönelik çeşitli işlevler sunar. Pillow (Python), temel görüntü işlemleri için kullanılır. MATLAB ise akademik ve endüstriyel ortamlarda yaygındır. Gelişmiş görevler için TensorFlow ve PyTorch gibi frameworkler, özel modüllerle görüntü işleme için derin öğrenme uygulamaları sağlar.
Son gelişmeler, evrim ve eğilimler
Son yıllarda, derin öğrenmenin entegrasyonu segmentasyon, tanıma ve nesne tespitinde geleneksel yöntemleri geride bırakmaktadır. GAN'ler (Generative Adversarial Networks), gerçekçi görüntü üretimi ve gelişmiş restorasyon sağlamaktadır. Güncel eğilimler arasında otomatik tıbbi teşhis, mobil cihazlarda gerçek zamanlı iyileştirme ve görüntülerin yerinde işlenmesi için edge computing yer alıyor. Araçların erişilebilirliği ve GPU gücünün artması, görüntü işlemenin farklı alanlarda yaygın şekilde benimsenmesini kolaylaştırıyor.