Bozulma (distortion), görüntüdeki büyütmenin sabit bir çalışma mesafesi boyunca görüş alanı (FOV) boyunca nasıl değiştiğini açıklayan optik sapmaya verilen addır. Distortion, konumlandırma ve ölçüm uygulamalarında son derece önemlidir. Bozulma, paralakstan farklıdır (paralaks, büyütmenin çalışma mesafesiyle nasıl değiştiğini açıklayan farklı bir olgudur).
Bozulma,
Alan yüksekliğinin yüzdesi olarak belirtilir. Tipik olarak, ölçüm algoritmaları kullanılmıyorsa, bir görüş sisteminde ±%2 ila %3 değerlere kadar olan bozulmalar fark edilmez.
Görüntü boyunca değişken olabilir ve doğrusal değişim göstermeyebilir.
Dalga boyuna bağlı olarak değişiklik gösterir.
Şekil 1'de örnek bir bozulma grafiği verilmiştir.
Bozulma Türleri:
Barrel Distortion (Varil Bozulması): Barrel distortion, objektifin merkezinden çıkan ışık huzmesinin kenarlara doğru bükülmesi sonucu ortaya çıkan bir bozulma türüdür. Bu bozulma, görüntünün merkezindeki nesnelerin doğru oranda gösterilirken, kenarlardaki nesnelerin şişkin ve yuvarlak bir görünüm almasına neden olur. Genellikle geniş açılı objektiflerde ve balıkgözü lenslerde görülür.
Pincushion Distortion (Yastık Bozulması): Pincushion distortion, barrel distortion'ın tam tersi olarak düşünülebilir. Burada, objektifin merkezinden çıkan ışık hüzmesi, kenarlara doğru içe doğru bükülür. Bu durum, görüntünün kenarlarında nesnelerin içe doğru çekilmiş gibi görünmesine neden olur. Bu tür bozulma, özellikle telefoto objektiflerde daha belirgindir.
Mustache Distortion (Bıyık Bozulması): Mustache distortion, barrel ve pincushion distortion'ın karmaşık bir kombinasyonudur. Görüntünün merkezinde varil bozulması ve kenarlarda yastık bozulması gibi değişken bir etki yaratır. Bu tür bozulmalar, genellikle daha karmaşık ve yüksek kaliteli objektiflerde görülür.
Bozulma, aşağıdaki denklem kullanılarak 'Gerçek Mesafe' (AD) ile görüntünün 'Öngörülen Mesafesi' (PD) arasında basitçe ilişki kurularak hesaplanır. Bu, Şekil-3'teki gibi bir nokta hedefi kullanılarak yapabilir.
Distortion Örnekleri:
Şekil-4 ve 5'te farklı lenslere ait bozulma karakteristikleri örnek olarak verilmiştir.
Şekil 4, 35 mm'lik bir lens sistemindeki negatif veya barrel bozulmayı göstermektedir. Bu örnekte, analiz edilen tüm dalga boyları neredeyse aynı bozulmaya sahiptir, bu nedenle dalga boyuyla ilgili sorunlar mevcut değildir.
Şekil 5'te, ilginç bir bozulma özellikleri seti görülmektedir. Bu lenste hem negatif hem de pozitif bozulma mevcuttur. Bu nitelikteki bozulma, "moustache" bozulması olarak adlandırılır. Ayrıca, farklı dalga boyları için bozulma karakteristikleri de farklıdır. Bu senaryoda, sistemin bozulmanın ortadan kaldırılması amaçlı kalibre edilmesi sürecinde, aydınlatmada kullanılan ışığın dalga boyu önemli bir parametredir. Farklı renkte bir ışıkla çalışılmak istendiğinde kalibrasyonun tekrarlanması önemlidir.
Bozulmanın Düzeltilmesi için Kullanılabilecek Araçlar:
OpenCV: OpenCV, gerçek zamanlı görüntü işleme ve bilgisayarlı görü uygulamaları için popüler bir kütüphanedir. OpenCV, lens bozulmasını düzeltmek için etkili ve verimli araçlar sunar. Python, C++ ve Java gibi dillerle kullanılabilen bu kütüphane, görüntüden bozulma parametrelerini tahmin etmeye ve bu parametreleri kullanarak görüntüyü düzeltmeye olanak tanır.
MATLAB: MATLAB, lens bozulmasını düzeltmek için güçlü ve esnek bir araçtır. MATLAB, Camera Calibration Toolbox adlı bir araç kutusu sunar. Bu araç kutusu, lens bozulmasını tahmin etmek ve düzeltmek için kullanılabilir. Bu işlemi gerçekleştirmek için, öncelikle bir dizi kalibrasyon görüntüsü almanız ve ardından bu görüntüler üzerinde MATLAB'ın optimize edilmiş algoritmalarını kullanarak bozulma parametrelerini tahmin etmeniz gerekir. Elde edilen parametrelerle, MATLAB'ın imdistort() veya undistortImage() gibi işlevlerini kullanarak bozulmayı düzeltebilirsiniz.
SimpleCV: SimpleCV, Python dilinde yazılmış açık kaynak kodlu bir bilgisayarlı görü kütüphanesidir. OpenCV gibi, SimpleCV de lens bozulması düzeltme işlemleri için kullanılabilir. SimpleCV, OpenCV'ye kıyasla daha basit ve kullanıcı dostu bir arayüz sunar ve başlangıç seviyesindeki geliştiriciler için daha uygun bir seçenek olabilir.
PIL (Python Imaging Library) / Pillow: PIL, Python için popüler bir görüntü işleme kütüphanesidir ve Pillow adlı bir çatal (fork) ile geliştirilmeye devam etmektedir. Pillow, lens bozulması düzeltme işlemleri için kullanılabilir, ancak daha düşük seviyeli işlemler gerektirir ve OpenCV veya MATLAB kadar otomatik değildir. Bu nedenle, geliştiricinin lens bozulması düzeltme algoritmalarını manuel olarak uygulaması gerekir. Bu, daha fazla kontrol ve özelleştirme olanağı sunar, ancak daha fazla zaman ve çaba gerektirir.
ImageMagick: ImageMagick, görüntü dönüşümü ve düzenleme için güçlü ve esnek bir açık kaynaklı yazılım aracıdır. ImageMagick, lens bozulmasını düzeltebilmek için komut satırı araçları ve programlama API'leri sunar. C, C++, Perl, Java, Ruby, PHP ve diğer dillerle kullanılabilen bu araç, daha teknik geliştiriciler için uygundur ve komut satırı üzerinde çalışır.
Sonuç:
Özellikle konumlandırma ve ölçüm uygulamalarında bozulma, planlama aşamasından itibaren dikkate alınması gereken kilit bir parametredir.
Genel olarak geniş açılı lenslerde bozulma miktarı yüksektir. Düşük bozulma gerektiren uygulamalarda görüş açısı sınırlandırılmalıdır.
Bozulma, dalga boyu ile değişiklik gösterir. Hassas kalibrasyon ve ölçüm performansı için, doğru aydınlatma seçimi ve kalibrasyon sürecindeki aydınlatmanın uygulama sırasındaki aydınlatmayla uyumlu olması gibi noktalara dikkat edilmelidir.
Uygulamanıza özel lens seçimi yaparken, aday olarak belirlediğiniz lenslere ait teknik dokümanlar incelenip, bozulma karakteristiğine ait grafik ya da değerlere bakılarak lenslerin proje isterlerine uygunluğu kontrol edilmelidir.
Doğru araçlar ve yöntemlerle, lens bozulmalarının olumsuz etkilerini en aza indirerek daha yüksek performanslı görüntüleme sistemleri tasarlayabilirsiniz. Bu konuda ve projelerinizle ilgili diğer teknik süreçlerinizde konu hakkında uzman kişilerle beraber ilerleyerek hem projenizin başarı şansını artırabilir hem de zaman kazanabilirsiniz. Aremak olarak, konu hakkında 20 yıla yakın süredir elde ettiğimiz tecrübeyi sizinle paylaşmaya ve projelerinizde en uygun donanım ve yazılımların belirlenmesi ve temini süreçlerinde yanınızdayız. Lütfen tüm gereksinimleriniz için iletişim formumuz ya da shop@aremak.com.tr e-posta adresi üzerinden bize yazmaktan çekinmeyin.