Bilgisayarlı Görüntü İşleme: Aynı Fotoğrafları Bulma
Giriş
Bilgisayarlı görüntü işleme, dijital görüntüler üzerinde çeşitli işlemler gerçekleştirmek için bilgisayarları kullanan bir alandır. Bu işlemler arasında görüntü geliştirme, nesne tanıma ve aynı fotoğrafları bulma yer alır. Aynı fotoğrafları bulma, yinelenen görüntüleri bir veri kümesinden kaldırmak veya benzer görüntüleri bir araya getirmek için kullanılan önemli bir görevdir.
Aynı Fotoğrafları Bulma Teknikleri
Aynı fotoğrafları bulmak için çeşitli teknikler kullanılabilir. En yaygın teknikler şunlardır:
- Parmak İzi Tabanlı Yöntemler: Bu yöntemler, her görüntü için benzersiz bir parmak izi oluşturur ve ardından parmak izlerini karşılaştırır.
- Özellik Tabanlı Yöntemler: Bu yöntemler, görüntülerden özellikler çıkarır (örneğin, kenarlar, köşeler) ve ardından bu özellikleri karşılaştırır.
- Öğrenme Tabanlı Yöntemler: Bu yöntemler, aynı fotoğrafları bulmak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır.
Parmak İzi Tabanlı Yöntemler
Parmak izi tabanlı yöntemler, görüntünün benzersiz bir temsilini oluşturan bir parmak izi oluşturur. Bu parmak izi genellikle görüntünün piksel değerlerinin bir özetidir. En yaygın parmak izi tabanlı yöntemler şunlardır:
- pHash: Bu yöntem, görüntünün piksel değerlerinin ortalama değerini ve varyansını hesaplar.
- dHash: Bu yöntem, görüntünün piksel değerlerini 8×8 bloklara böler ve her bloğun ortalama değerini hesaplar.
- aHash: Bu yöntem, görüntünün piksel değerlerini 8×8 bloklara böler ve her bloğun minimum ve maksimum değerlerini hesaplar.
Özellik Tabanlı Yöntemler
Özellik tabanlı yöntemler, görüntülerden özellikler çıkarır ve ardından bu özellikleri karşılaştırır. En yaygın özellik tabanlı yöntemler şunlardır:
- SIFT (Ölçek Değişmez Özellik Dönüşümü): Bu yöntem, görüntülerden ölçek ve dönüşüm değişmez özellik noktaları çıkarır.
- SURF (Hızlı ve Sağlam Özellik): Bu yöntem, SIFT’e benzer, ancak daha hızlıdır.
- ORB (Yönlendirilmiş BRIEF): Bu yöntem, SIFT ve SURF’ten daha hızlıdır ve daha az bellek kullanır.
Öğrenme Tabanlı Yöntemler
Öğrenme tabanlı yöntemler, aynı fotoğrafları bulmak için makine öğrenimi algoritmalarını kullanır. Bu yöntemler, genellikle büyük bir veri kümesi üzerinde eğitilen sinir ağlarına dayanır. En yaygın öğrenme tabanlı yöntemler şunlardır:
- Siyam Ağları: Bu ağlar, iki görüntüyü alır ve bunların aynı olup olmadığını tahmin eder.
- Üçüz Ağları: Bu ağlar, üç görüntüyü alır ve bunların aynı olup olmadığını veya farklı olup olmadığını tahmin eder.
- Dörtüz Ağları: Bu ağlar, dört görüntüyü alır ve bunların aynı olup olmadığını veya farklı olup olmadığını tahmin eder.
Faydalı Siteler ve Dosyalar
Sonuç
Aynı fotoğrafları bulma, bilgisayarlı görüntü işlemede önemli bir görevdir. Bu görevi gerçekleştirmek için çeşitli teknikler kullanılabilir. En uygun teknik, veri kümesinin büyüklüğüne, görüntülerin kalitesine ve istenen doğruluğa bağlıdır.