Begüm ÖNCÜ'nün 5 Ağustos 2025 tarihli yazısı: Görüntü İşleme Teknolojileri
Görüntü işleme teknolojileri, birçok sektöre yenilikçi çözümler sağlamakta ve iş süreçlerini dönüştürmektedir. Görüntü işleme, dijital görüntülerin analizi ve görünümleri üzerinden oluşturulan bir çeşit veri tabanı sunmaktadır. Görüntü işleme, dijital görüntülerin birleştirilmesi, sunumu ve analizi ile bir mühendislik dalıdır. Bu sayede görüntüleme, özellik çıkarımı, biçim tanıma gibi yetenekler kullanılabilmektedir.
Uygulama alanları açısından incelediğimizde tıbbi görüntüleme teknikleri, yapay zekâ sistemiyle entegreli hasta tanıma programları, otonom araçlar, güvenlik sistemleri, tarım, eğitim gibi birçok alan karşımıza çıkmakta. Görüntü işleme teknolojisinde kullanılan algoritmik segmentleri incelediğimizde ise klasik görüntü işleme tekniklerinden filtreleme, kenar bulma, segmentasyon tekniklerinin kullanıldığını gözlemlemekteyiz. Derin öğrenme, makine öğrenimi, görüntüleme, nesne belirleme gibi çeşitli amaçlarda kullanılan uygulamalar mevcuttur. Örneğin güvenlik alanında kullanılan yüz tanıma uygulamalarında sistem tarafından kameralar, sensörler veya mevcut veri bilgisine göre analizler yapılarak kişi değerlendirilir. Aynı zamanda görüntülerdeki hataları otomatik olarak etiketlemek için yapay zekâ modelleri de kullanılmaktadır. Eski ya da görüntü kalitesi düşük olan görüntüler restore edilebilir. Yine arttırılmış gerçeklik (AR) ve sanal gerçeklik (VR) teknolojileri de görüntü işleme teknolojisinden faydalanmaktadır.
Sistemlerin genel olarak iyi bir performans sağlayabilmesi için çeşitli görüntü tiplerine ihtiyaç duyulmaktadır. Sisteme kaydedilecek data modelinin öğrenilebilmesi için etiketlenmiş veri kaynakları gereklidir. Örneğin, uygulamanın kişilerin yüzlerini tanıyabilmesi için birçok görüntü ile eğitilmesi gerekir. Görüntüler üzerindeki özelliklerin öğrenilmesi için veri setleri kullanılır. Bu yapı nesnelerin ya da kişilerin desenlerini tanıma yeteneğini geliştirir. Eğitilen uygulama, yeni görüntüler üzerinde de sürekli nesne değişiklikleri yaparak, yeni görünümler oluşturmaya devam eder. Bu sayede elde edilen veriler değerlendirilerek sistem tarafından kaydedilir, aynı şekilde hatalı olan veriler ise güncellenir. Yeni verilerle sistemin sürekli olarak güncellenmesi sayesinde daha doğru bir veri tabanı elde edilmiş olur.
Görüntü işleme teknolojileri, birçok sektörde önemli özellikler sunmakta ve buna bağlı olarak iş süreçlerini dönüştürmektedir. Örneğin işlem süreçlerinin otomatikleştirilmesi ile kişilerin müdahalesine ihtiyaç duyulmadan görüntü analizi yapılabilir. Bu sayede işletmeye zaman ve iş gücü açısından tasarruf imkanı sağlanır. Hızlı veri işleme yeteneği ile büyük ölçekli verilerin hızlı bir şekilde taranması mümkündür. Kişilerin analiz etme hızlarına göre çok daha kısa sürelerde sonuç alınabilmektedir. Nesne tanıma ve sınıflandırma yeteneği sayesinde özellikle yapay zekâ geliştiricileri, daha yüksek doğrulukla verileri tespit edilebilir ve sınıflandırılabilir.
Bu yapı en çok sağlık ve güvenlik alanlarında kritik öneme sahiptir. Görüntü işleme teknolojileri sayesinde, gerçek zamanlı analizler yapılarak anlık geri bildirim sağlanabilmektedir. Örneğin, güvenlik kameraları veya üretim hatlarındaki kalite kontrol sistemlerinde kullanılabilmektedir. Yine görüntü analizi üzerinden güç, üretim veya taşıma sistemleri bazında yapılan incelemelerde kullanılan görsel veriler olası arızaların önceden tespit edilebilmesine olanak sağlar. Görüntü işleme teknolojileri ve yapay zekâ, günümüzün en fazla gelişim gösteren yenilikçi teknolojiler arasında yer almakta. Günümüzde birçok sektörde yaygın olarak bu teknolojilerin kullanıldığını ve iş dünyasının güncel teknolojik dönüşümlere açık olduğunu söylemek mümkün.
