1 Ağustos 1987 Tarihli Commodore Gazetesi Sayfa 14

rafik ilgilerin özümlenmesi HANSJOACHİM HİNKELMANN Çeviren: Mehmet Budak Resimlerin çözümlenmesi ve bunlar- dan sonuçlar çıkarılabilmesi için ya- pay zeka yöntemlerinin kullanılması gerekir. Bu sırada resim, sürekli ola- rak, belirli temel grafik şekiller var mı, diye taranmak durumundadır. Çoğu durumda bunlar, son aşamada nitel olarak karakterize edilir, yani tanınır. Günümüzde bu türden birçok gö- rev bilgisayar sistemleri tarafından otomatik olarak gerçekleştirilebili- yor. Otomatik resim çözümlemesi uy- gulamaliarı -görsel bilgi-işlemin bu önemli alanına otomatik resim çö- zümlemesi adı veriliyor- gittikçe art- makta. Bu uygulamaların taşıdığı im- kanlar ve kaydettiği ilerlemeler yapay zeka alanındaki gelişmelere hatırı sa- yılır bir katkı oluşturuyor. Grafik bilgi genel olarak çok sıkış tıkış bir bilgidir. Bu durumu, pratik deneylerimizden, bir resmin tüm gö- rünür detaylarını, ışık derecelerini ve renk nüanslarını betimlemek yönün- deki girişimlerimizden biliyoruz. Gü- nümüzdeki otomatik uygulamaların çoğunda herhangi bir resim hakkın- daki bütün bu bilgiler 512 x512 nok- tayla tasvir ediliyor. Ancak CSM 950 gibi yüksek performans sistemleri, şimdiden 2048 x 2048 noktaya geçmiş bulunuyor. Ama daha düşük bir çö- zümleme ve 256 haneli bir dijital ras- ter ile bile bir resmin bilgi içeriği 250 KByte'ı aşmaktadır. RESİM BİLGİSİNİN HAZIRLANMASI Reel dünyada, son derecede farklı duyargalar tarafından ve çoğu kez Commodore güç koşullar altında alınan resimler, seyrek olarak idealdir. Bu resimlerin insan tarafından yapılan çözümleme- lerinde böylesi mükemmelden sapma- lar fazla dramatik sonuçlar yarat- maz. Zira, sözkonusu olanın ne ol- duğunu bilen uzman, şaşırtıcı derece- de kötü resimlerden bile kendisine ge- reken bilgiyi çıkartabilir. Önüne çö- zümlenecek bir resim konulan bilgi- sayarın da kastedilenin ne olduğunu bilmesi gerekir. Bu durumda, bilgi- sayar, bu bilgi için önemli olan yapı- lara daha fazla ağırlık verip diğerle- rini bastırabilir. Resim-işlem -bu operasyonlarin ge- nel adı- konusunda basit bir örnek, zarflar üstündeki posta kod sayıları- nın otomatik deşifrasyonudur. Bu- nun için en kolay yol, bilgisayarın, re- el resmi, arka-planın bütünüyle beyaz ve sayının da optimal siyah olduğu, basitleştirilmiş bir ikili sayı sistemi görüntüsüne çevirmesidir. Eğer bir resimde çok sayıda gri ton da önem- liyse, bu sefer psedo-renkli bir tasvir uygun düşebilir. İnsan gözü küçük gri değer farklarını yeterince çözüm- leyemez. Ancak bu farklar, keyfi bir biçimde gri tonların yerine geçirilmiş renklerle tasvir edilecek olursa, hızlı ve etkileyici bir çözümleme mümkün hale gelir. Bu türden sahte-renkli tas- virler, basit resim-işlem operasyonla- rıdır Tıpkı ölçüm değerlerinin istatiksel ortalamasının alınmasında olduğu gi- bi resimler de, raslansal sapmaları elemek için, bir ortalama sürecine so- kulabilir. Bu amaçla, basitçe, aynı re- sim birkaç kez kaydedilir ve aynı bel- lek alanlarında toplama işlemine ta-