Bilgisayarlı görü
Sistem yöntemleri

Bir bilgisayarlı görü sisteminin organizasyonu büyük ölçüde uygulamaya bağlıdır. Bazı sistemler, belirli bir ölçüm veya algılama problemini çözen bağımsız uygulamalardır. Bir bilgisayarla görme sisteminin özel uygulaması aynı zamanda işlevselliğinin önceden belirlenmiş olmasına veya çalışma sırasında bir kısmının öğrenilip değiştirilemeyeceğine de bağlıdır. Birçok işlev uygulamaya özgüdür. Bununla birlikte, birçok bilgisayarlı görü sisteminde bulunan tipik işlevler vardır.
Görüntü edinme: Bir dijital görüntü, çeşitli ışığa duyarlı kameraların yanı sıra mesafe sensörleri, tomografi cihazları, radar, ultrasonik kameralar ve benzeri araçları içeren bir veya birkaç görüntü sensörü tarafından üretilmektedir. Sensör tipine bağlı olarak, ortaya çıkan görüntü verileri sıradan bir 2D görüntü, 3D hacim veya bir görüntü dizisidir. Piksel değerleri tipik olarak bir veya birkaç spektral banttaki (gri görüntüler veya renkli görüntüler) ışık yoğunluğuna karşılık gelir, ancak derinlik, sonik veya elektromanyetik dalgaların soğurulması veya yansıması veya nükleer manyetik rezonans gibi çeşitli fiziksel ölçülerle de ilgili olabilmektedir.
Ön işleme: Belirli bir bilgi parçasını çıkarmak için görüntü verilerine bir bilgisayarlı görü yöntemi uygulanmadan önce, yöntemin belirlediği belirli varsayımları karşıladığından emin olmak için genellikle verileri işlemek gerekmektedir. Örnekler:
Görüntü koordinat sisteminin doğru olduğundan emin olmak için yeniden örnekleme.
Sensör gürültüsünün yanlış bilgi vermemesini sağlamak için gürültü azaltma.
İlgili bilgilerin tespit edilebilmesini sağlamak için karşıtlık geliştirme.
Görüntü yapılarını yerel olarak uygun ölçeklerde geliştirmek için alan gösterimini ölçeklendirme.
Özellik çıkarma: Çeşitli karmaşıklık düzeylerindeki görüntü özellikleri, görüntü verilerinden çıkarılır. Bu tür özelliklerin özgün örnekleri şunlardır:
Çizgiler, kenarlar ve sırtlar.
Köşeler, lekeler veya noktalar gibi yerelleştirilmiş ilgi noktaları.
Daha karmaşık özellikler doku, şekil veya hareketle ilgili olabilmektedir.
Algılama / bölümleme (segmentation): İşlemenin bir noktasında, görüntünün hangi görüntü noktalarının veya bölgelerinin daha sonraki işlemlerle ilgili olduğuna dair bir karar verilmektedir. Örnekler:
Belirli bir ilgi noktası kümesinin seçilmesi.
Belirli bir ilgi nesnesini içeren bir veya birden çok görüntü bölgesinin bölümlenmesi.
Görüntünün ön plan, nesne grupları, tek nesneler veya göze çarpan nesne parçalarını içeren iç içe geçmiş sahne mimarisine bölünmesi, görsel belirginlik ise genellikle uzamsal ve zamansal dikkat olarak uygulanması.
Üst düzey işleme: Bu adımda, girdi tipik olarak küçük bir veri kümesidir, örneğin belirli bir nesneyi içerdiği varsayılan bir dizi nokta veya bir görüntü bölgesidir. Örneğin aşağıdakilerle ilgilenir:
Verilerin model tabanlı ve uygulamaya özgü varsayımları karşıladığının doğrulanması.
Nesne duruşu veya nesne boyutu gibi uygulamaya özel parametrelerin tahmini.
Görüntü tanıma - tespit edilen bir nesneyi farklı kategorilere ayırmak.
Görüntü kaydı - aynı nesnenin iki farklı görünümünü karşılaştırmak ve birleştirmek.
Karar verme: Başvuru için gerekli olan nihai kararın verilmesidir. Örneğin:
Otomatik denetim uygulamalarında başarılı / başarısız.
Tanıma uygulamalarında eşleşme / eşleşme yok.