Görüntü İşleme ve Bilgisayarlı Görü Arasındaki Fark
Herkese merhabalar!! Bu yazıda Görüntü İşleme (Image Processing) ve Bilgisayarlı Görü (Computer Vision) alanlarının temel farklılıklarını ve ortak yönlerini konuşacağız. Yazı boyunca bu alanların isimlerini İngilizce veya Türkçe kullanabilirim onu da şimdiden belirteyim. Hadi o zaman başlayalım!!
Lisans eğitimimin 3.sınıfındayken aldığım Image Processing dersini almaya başlayınca tanışmıştım bu alanla. Dersi verdikten sonra mezun olana kadar bir daha yüzüne bakmamıştım. Daha sonra Yapay Zeka ile haşır neşir olmaya başladıktan sonra Computer Vision terimini duydum ve özellikle nesne tespiti, tanıma ve takibi gibi projeler üzerine çalışmaya karar verdikten sonra Computer Vision üzerine çalışmaya, araştırmalar yapmaya başladım. İlk etapta öğrenmeye başladığım konular üniversitede aldığım Image Processing dersindeki konularla hemen hemen aynıydı. Bu sebeple, bu iki alanın farklarını ve ortak yönlerini araştırmaya karar verdim. Bulduğum kaynaklar hep yabancı dilde olduğu için öğrendiklerimi Türkçe bir kaynak olması açısından paylaşmak istedim.
Öncelikle şunu söylemeli bu iki alanda Bilgisayar Biliminin çok heyecan verici alanlarıdır. Hadi gelin bu iki alanın ayrı ayrı bir tanımlarını yapalım.
- 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 (Wikipedia, Bilgisayarlı Görü).
- Görüntü işleme, ölçülmüş veya kaydedilmiş olan elektronik (dijital) görüntü verilerini, elektronik ortamda (bilgisayar ve yazılımlar yardımı ile) amaca uygun şekilde değiştirmeye yönelik yapılan bilgisayar çalışması (Wikipedia, Görüntü işleme).
Kısacası, Computer Vision’da, insan görsel sisteminin yapabileceği görevleri otomatikleştirmek amacıyla giriş dijital görüntülerden veya videolardan üst düzey anlayış elde etmek için bilgisayarlar veya makineler üretilir. Bu görevleri otomatikleştirmek için çeşitli yöntemler kullanılır ve Image Processing bunlardan biridir. Image Processing, görüntülerin birçok parametresini ve özelliğini ayarlayarak görüntüleri iyileştirme alanıdır. Dolayısıyla Image Processing, CV’nin bir alt kümesidir diyebiliriz. Burada, bir girdi görüntüsüne dönüşümler uygulanır ve sonuçta elde edilen çıktı görüntüsü döndürülür. Bu dönüşümlerden bazıları filtreleme, yumuşatma, keskinleştirme gibi metotlardır.
Her iki alan da görseller, yani görüntüler ve videolar ile uğraştığını anladık. Aslında çok doğru olmasa da şöyle diyebiliriz eğer bir projenizde yapay zeka algoritmaları ve image processing metotları kullanıyorsanız o proje çok muhtemelen bir Computer Vision projesine dönüşüyordur. Yani Bilgisayarlı Görü, genellikle akıllı insan yeteneklerini simüle etmeyi amaçlayan Yapay Zeka ve Görüntü İşlemenin bir kesişimidir. Hadi şimdi tek tek CV ve görüntü işlemenin farklarından konuşalım.
- Görüntü işleme, temel olarak ham girdi görüntülerini geliştirmek için işlemeye veya diğer görevleri yapmaya hazırlamaya odaklanır. Bilgisayarla görme, kedi veya köpek gibi görsel girdiyi tahmin etmek için bunları doğru bir şekilde anlamak için girdi görüntülerinden veya videolardan bilgi çıkarmaya odaklanır.
- Görüntü işleme, Anizotropik difüzyon, Gizli Markov modelleri, Bağımsız bileşen analizi, Farklı Filtreleme gibi yöntemleri kullanır. Computer Vision için Görüntü işleme, Makine öğrenme teknikleri, CNN gibi algoritmalar birer yöntemdir.
- Görüntü İşleme, Bilgisayarlı Görünün bir alt kümesidir. Bilgisayarlı Görü, Görüntü İşlemenin bir üst kümesidir.
- Bazı Görüntü İşleme uygulamalarına örnekler: Görüntüyü yeniden ölçeklendirme (Dijital Yakınlaştırma), Aydınlatmayı düzeltme, Tonları değiştirme vb. Bazı Bilgisayarlı Görü uygulamalarına örnekler: Nesne algılama, Yüz algılama, El yazısı tanıma vb.
Bu yazıda çok kısa bir şekilde Computer Vision ve Image Processing gibi iki büyük Bilgisayar Bilimi alanının ortak noktaları ve farkları üzerine konuştuk. Vakit ayırıp okuduğunuz için teşekkür ederim. Umarım bu yazı size bir fayda sağlamıştır.
Herhangi bir sorunuz olursa veya benimle iletişim kurmak isterseniz tüm sosyal medya hesaplarım aşağıdaki linkte yer alıyor.
Kaynaklar:
