Görüntü işlemenin zevkli konularından birisi olan morfolojik görüntü işleme ile örneklerimize devam ediyoruz. Şekil1'de Bir insan vücudunun enine kesitini görüyoruz(Bazılarımızın hoşuna gitmemiş olsa da görüntü işleme tıp dünyasınının vazgeçilmezlerinden). Bu resimde belirgin olan organları morfololik görüntü işleme ile ortaya çıkarmaya çalışacağız. Şekil1 de solda karaciğer, omurganın iki tarafında böbrekler, orta tarafta mide ve sağda dalak bulunuyor. Eee bunları sen nereden biliyorsun diye soracak olursanız dönem 2 tıpta okuyan(Onur Gözmen Hacettepe tıp) arkadaşım söylemişti.

Şekil1

Şimdi aşama aşama bu resmi Matlab kullanarak işleyelim.

Görüntü işlemenin zevkli konularından birisi olan morfolojik işleme ile örneklerimize başlayalım isterseniz. Morfolojik görüntü işleme resimlerin genellikle şekilsel bazda ele alınıp incelenmesidir diyebiliriz. Matlab ta yaptığımız örneğimize geçelim isterseniz:

Şekil1

Şekil1'de üzerinde saçma sapan lekeler ve şekiller bulunan bir dikdörtgen görüyorsunuz. Bu gereksiz lekelerden şeklimizi arındırmak ve tertemiz bir dikdötgen ortaya çıkarmak istiyoruz. Bunu Matlab da koda nasıl dökeriz mantığıyla beraber birlikte anlamaya çalışalım...

Görüntü işlemenin zevkli konularından birisi olan morfolojik görüntü işleme ile örneklerimize devam ediyoruz. Bu deneyimizde sabit bir görüntü üzerinde hareket eden cisimleri, daha doğrusu resme sonradan gelmiş hareketlileri tespit edeceğiz. Bir otopark sahası içinde otoparka yeni gelen arabaların yerini bulacağız ve bunu orijinal resim içerisinde tespit edeceğiz..

Şekil1 (Otopark'ın henüz araba gelmemiş hali)

Şekil2 (Araba henüz otoparkın girişinde)

Şekil3 (Araba park etmek üzere)

Şekil4 (Arabanın park etmiş hali)

Resimdeki hareketli cismi bulma adına farkı anlamamızda bize yardımcı olacak bir arka plan resmi kullanıyoruz ki iki resmi karşılaştırınca aradaki farkı kestirebilelim. Bunun için şekil1'i arka plan resmi olarak kullandık.

Matlab kodumuzla gidecek olursak:

1
2
3
4
5
6
7
8
9

bck = imread('parkinglot1\frame4.bmp');
r2 = imread('parkinglot1\frame2.bmp');
r3 = imread('parkinglot1\frame3.bmp');
r4 = imread('parkinglot1\frame1.bmp');
 
H = fspecial('gaussian',3,1);  
r2 = imfilter(r2,H,'replicate');
r3 = imfilter(r3,H,'replicate');
r4 = imfilter(r4,H,'replicate');

Öncelikle resimlerimizi okuduk ve resimler üzerinde hafif flulaştırma kattık. Bunun sebebi resimler arasında çekim zamanı farkından dolayı bazı ufak değişimler. Örneğin resimlerde ağaç yapraklarının hafif değiştiğini görebilirsiniz. Resimler arasındaki bu farkı azaltma uğruna bu flulaştırmayı yaptık. fspecial() adlı fonksiyonumuz bize

H =

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

r21 = im2bw(bck-r2, 0.3);
r22 = im2bw(r2 - bck, 0.4);
c1 = (r21 | r22);
 
r31 = im2bw(bck-r3,0.4);
r32 = im2bw(r3 - bck,0.4);
c2 = (r31 | r32);
 
r41 = im2bw(bck-r4,0.3);
r42 = im2bw(r4 - bck,0.4);
c3 = (r41 | r42);

Uzun zaman aradan sonra yeniden, kaldığım yerden devam ediyorum. Bu yaz görüntü işleme üzerine çalışacağım ve tecrübelerimi blogumda yazacağım. İlgi duyan arkadaşların takip etmesini tavsiye ederim.

Neyse, biraz dijital görüntü işleme ne işe yarıyor hayatın hangi sahalarında kullanılıyor, bunlara bir göz atalım isterseniz.

devamı gelecek....