Sayfa 15

Bilgisayar sonunda astronomi çalışmalarına da el attı. Saturn ve Saturn'ün ayı Rhea'yı gösteren bu çalışma James F. Blinn tarafından

Cal Tech's Jet Propulsion laboratuarında NASA için Voyager uydusunun yörüngesi için hazırlandı. Yüzeyin boyanması ve küresel haritalama tamamen bilgisayarla gerçekleştirildi.

RESİM ÇÖZÜMLEMESİ

Sayısallaştırılmış ve ön-işlemden geçirilmiş bir resim, bir hesaplayıcı tarafından otomatik olarak çözümlenebilir. Bu, iki değişik amaca yönelik olarak düzenlenebilir. Şekil tanınması içinde sadece, önceden belirli bir şeklin var olup olmadığı bilinmek istenir. Nicel resim çözümlemesindeyse, belirli yapılar da aranır ve bunlar daha sonra bir de ölçülür; yani resimden parametreler çıkarılır. Şekil tanıma işinin ele aldığı problemler, iş parçalarının otomatik konumlandırılması gibi nispeten basit görevlerden, kişilerin tanınması gibi henüz çözülmemiş problemlere kadar uzanır. Parmak izlerinin otomatik değerlendirilmesi bunların arasında bir yerdedir. Bu iş, bugün rutin halinde yapılabilenin sınırını oluşturmaktadır.

İKİ PRENSİP Bir bilgisayar, şekilleri, iki yöntemle tanıyabilir. Ya, belirli bir şeklin, dijJital olarak hafızasında tuttuğu şablonunu, bir uyum buluncaya ya da diskalifiye edinceye dek öteler ve döndürür. Ya da şekli ve resmi, temel elemanlarına ayırır ve bunların sayısal dağılımından resimdeki karmaşık yapılar hakkında sonuçlar çıkarır. Bu yöntem matematiksel çaba açısından savurgan olmakla birlikte, karmaşık şekillerde daha büyük bir hızla sonuca götürür. Nicel resim çözümlemelerinde ek bir ölçme ya da sayma adımı da vardır. Sınai kalite kontrolünden verilebilecek bir örnek, elektrikli traş makinelerinin bıçaklarının üretilişidir. Bu bıçaklardaki deliklerin, biçim ve büyüklük açısından belirli bir tolerans dahilinde kalması gerekir. Bunların otomatik olarak kontrol edilmesi, sınai resim çözümlemenin tipik bir görevidir. Burada gösterilen durumda rester-elektron mikroskopu tecrübeyle kritik olduğunu bildiğimiz yerleri dolaşır. Buralarda deliklerin kenarları dedekte edilir ve genişlik ölçümleri yapılır. Genel resim çözümlemesi kavramı altında toplanan uygulamalar ve bunların karmaşık düzeyleri o denli çok çeşitlidir ki, bunların güncel durumu ve gelecek hakkında verilecek bir karar, ele alınan özel görev alanına sıkı sıkıya bağlı olacaktır. Resim çözümleme sistemlerinin bugünkü performansları etkileyicidir. Bu sistemler, özellikle hız ve hassasiyet konularında insandan üstündür. Ancak alınan ölçü, son derece karmaşık bağlantıları “anında” kavrayan insan idrakinin esnekliği olacaksa, o zaman şu ana dek varılan yer oldukça mütevazi görünür. Resim çözümleme sistemleri, temelde, yüksek hassasiyette bir duyarga, hızlı bir hesaplayıcı ve pahalı software'den oluşur. Bu sırada önemli bir şey araştırmayla rutini birbirinden ayırmaktır. İdeal laboratuvar koşulları altında yüksek harcamalarla birçok problem çözülebilir.