Günümüzde karakterizasyon teknikleri malzeme mühendisleri için, araştırma veya geliştirme aşamasındaki bir malzemenin özelliklerinin analizinde olmazsa olmaz bir metottur. Bu karakterizasyon tekniklerinden bir tanesi de, çok yüksek büyütmelere sahip olan taramalı elektron mikroskoplarından ya da daha küçük büyütmelere sahip olan ışık mikroskoplarından alınan görüntülerin, görüntü analiz programları ile yapılan karakterizasyondur. Bu analizlerdeki amaç malzemenin özelliklerini doğrudan etkileyen, tanelerin, gözeneklerin, v.b. değişkenlerin yapıdaki büyüklükleri, miktarları ve dağılımlarının tespitidir. Resim1'de elektron mikroskobundan alınmış gözenekli bir malzemenin yapısı görülebilir.

Görüntü analizinde çok çeşitli programlar olsa da, bu yazımızda Image-Pro Plus, 6.0 sürümünü esas alarak temelde nasıl yapıldığını açıklamaya çalışacağız.

Temel Görüntü Özellikleri

Görüntüler çok küçük alanların (piksel) yan yana gelerek oluşturduğu bir mozaik olarak tanımlanabilir. Bir görüntü tek gri seviyelerinden ya da dijital olarak tanımlı renklerden oluşabilir. Gri görüntüler 0'dan 256'ya kadar farklı gri tabakaları ile oluşturulabilir. 256 seviye her piksel 8 bit olarak ortaya çıkar ( 2⁸ = 256 ). Burada 0 seviye siyah, 256 ise beyaz olarak tanımlanmaktadır. Renkli görüntüler ise kırmızı, yeşil, mavi renkler ile oluşturulur. ( RGB image; red, green, blue).

Görüntü analizi yapabilmek için renkli bir görüntünün gerekli işlemler ve filtrelemeler ile gri olarak tanımlanması gerekir. Bunun için de parlaklık ve karşıtlık modifikasyonlarına gidilmesi gerekir. Bu da normalizasyon ile mümkün olabilir. Normalizasyon bu parlaklık ve karşıtlık modifikasyonlarından birisi ve ilk sürecidir. Daha sonra gama ayarlamaları ile siyah ve beyaz renk ayrımı kritik noktalarda fazlalaştırılır. Bu ayrımın nasıl gerçekleştirildiği Resim.2, 3 ve 4'te sırası ile gösterilebilir. Dikkat edilirse tanelerin nasıl ortaya çıktığı görülecektir.

Filtreler

Filtreleme işlemleri doğada ve teknolojide en genel süreçlerden birisidir. Suyun yeryüzü tarafından filtrelenmesi, elektirik süpürgelerinin toz partiküllerinin havadan ayrılması, radyo sinyallerinin süzülerek ses ya da görüntü olması filtreleme işlemlerine örnek gösterilebilir. Filtreler görüntü düzenlemelerinde de sıkça kullanılan tekniktir. Temel prensibi sağdaki resimde görebiliriz.

Bu geçişleri nokta tip operasyonlar olarak tanımlayabiliriz. Her görüntüde komşu pikseller, başlangıç gri seviyeler birbirinden farklıdır. Bundan dolayı komşu tip operasyonlar filtremelerde kullanılır. Yani komşu pixel değerleri filtremeler ile birbirlerine yaklaştırılır. Kullanılan filtreleri aşağıdaki gibi sıralayabiliriz.

• Yumuşatıcı Filtre (Smooting Filter)
• Gaus Filtresi (Gaussian)
• Ortalama Filtre (Median Filter)
• Düşük Frekans Filtresi (Low Pass Filters)
• Yüksek Frekans Filtresi (High Pass Filters)
• Keskinleştirici Filtre (Sharpening Filters)
• Maksimum Filtre (The Maximum Filter)
• Minimum Filtre (The Minimum Filter)
• Eşik Filtresi (Binarization, automatic Thresholding)

Filtreleme işlemlerinden sonra görüntüde ikilileştirme işlemi ( siyah – beyaz ) uygulanır. Programda bir eşik değeri belirlenir, buna göre görüntü siyah ve beyaz olarak düzenlenir. Siyah ve beyaz görüntüler genel olarak kullanılan bir analiz tekniğidir. Siyah ve beyaz görüntülerin kullanılmasının en önemli 3 nedenini aşağıdaki gibi açıklayabiliriz:

• Kayıt altında tutulmaları daha kolaydır. Gri görüntülere göre yaklaşık 8 kez, renkli görüntülere göre yaklaşık 24 kez küçüktür.
• Sadece siyah beyaz görüntülerde farklı belirleyici nitelikler ortaya çıkarılabilir. Zerrelerin ve tanelerin ayrımını örnek olarak verebiliriz.
• Son olarak morfolojik özelliklerin siyah ve beyaz olarak incelenmesi kolaydır.

Şimdi bu verilen genel bilgileri program üzerinde nasıl uygulandığıne bakalım. Işık mikroskobundan alınan bir titanyum köpük görüntüsünün gözenek analizine bakalım. Resim6’da teorik olarak %60 gözeneğe sahip olduğu bilinen titanyum köpüğün kesitinden alınan bir görüntü görülebilir.

Resim 7de görüntüyü programın masa üstünde görebiliriz. Öncelikle gerekli filtreler uygulanır (Resim 7, 8) daha sonra eşik değerine göre siyah beyaz resim elde edilir. Sırası ile programa koyu alanlar ve beyaz alanlar saydırılır. Toplam alan br olarak bilinmektedir ve program tarafında bulunan bu açık ve koyu alanların yüzdeleri bu sayede hesaplanabilir ( Resim 9, 10, 11).

Programda öne çıkan diğer özellikleri aşağıdaki gibi sıralayabiliriz :

• Dosya formatı TIFF, JPEG, BMP, TGA v.b.
• 8, 12, 16 ya da 32 bit değişken nokta derinliklerinde olan gri görüntülerde çalışılabilir
• Objeler otomatik ya da manuel olarak sayılabilir, bulunabilir. Obje ölçümleri alan, açı, çevre, çap şeklinde olabilir. Aspekt oranı bulunabilir.
• Bilgiler nümerik, istatiksel ve grafik olarak alınabilir
• Kısmen alınan görüntü üzerinde odaklama yapılabilinir.
• 3 boyut modelleme yeterli görüntü programa işlenirse yapılabilir.
• Görüntü üzerinde uygulanabilecek filtre menüsü ve diğer operasyonlar programda detaylı olarak yer almaktadır.
• Program araç çubukları kullanıcıya yeterince kolaylık sağlamaktadır.

Umarım hem malzeme mühendislerine hem de bilgisayar mühendislerine yönelik yararlı bir yazı olmuştur. E-bergiyle kalın..

Kaynaklar:

• Muharrem Ulas BAYAR, Determination of Pore Characteristics of Porous Titanium Via Image Analysis, Undergraduate Thesis, Anadolu University Materials Science and Engineering, 2008
• Lezsek VOJNAR, Image Analysis Applications in Materials Engineering, Boca Raton London New York Washington,D.C.,1999