Elektron mikroskobundan elde edilen görüntülerin parçacık sayımında ön işleme tekniklerinin etkisi

Abstract

Görüntü işleme, teknolojinin yüksek seviye gelişimi ile hayatımızın her alanına girmeye başlamıştır. Görüntü işlemenin; eğitim, güvenlik, endüstri, sanayi, sağlık, eğlence gibi farklı alanlarda kullanılması bu alanlara bambaşka boyutlar kazandırmıştır. Görüntü işleme uygulamalarının başarısını etkileyen birçok etken mevcuttur. Bu etkenler içerisinde görüntü kalitesi, kullanılan donanımın özellikleri gibi dış etkenler mevcut iken kullanılan yöntemler, seçilen parametre değerleri gibi uygulama içi etkenler de bulunmaktadır. Dolayısıyla görüntü işleme uygulamarında birçok durumun göz önünde bulundurulması gerekmektedir. Bu çalışmada, elektron mikroskobu ile elde edilen metal parçacık görüntüleri üzerinde parçacık sayımı gerçekleştirilmiştir. Seçilen görüntüler; içerdiği parçacık sayısı, parçacıkların şekilleri, üst üste örtüşmesi gibi özellikleri bakımından karakteristik özelliklere sahiptir. Bu görüntüler üzerinde yapılan parçacık sayımında morfolojik, filtreleme ve eşikleme ön işlem yaklaşımları uygulanmıştır. Bu yaklaşımların parçacık sayımındaki etkileri ayrı ayrı incelenmiştir. Daha sonra bu yaklaşımların birlikte uygulanmasının etkileri ele alınmıştır. Elde edilen deneysel sonuçlara bakıldığında; her bir kategorideki ön işlem adımlarının tek başına yetersiz kaldığı görülmüştür. Ayrıca karakteristiği farklı olan görüntülerde farklı ön işleme kombinasyonlarının başarılı olduğu görülmüştür. Tüm görüntüler için elde edilen ortalama başarıya bakıldığında Açma (morfolojik) – Gauss (filtreleme) – Otsu (eşikleme) kombinasyonunun %59,18 ile ilk sırada yer aldığı görülmüştür.

Image processing has begun to enter all aspects of our lives with the high-level development of technology. Image processing; its use in different fields such as education, security, industry, health and entertainment has brought a whole new dimension to these fields. There are many factors that affect the success of image processing applications. Among these factors, there are external factors such as image quality, the features of the hardware used, while there are also internal factors such as the methods used and the selected parameter values. Therefore, many situations should be considered in image processing applications. In this study, particle counting was performed on metal powder particle images obtained by electron microscope. Selected images; it has characteristic features in terms of the number of particles it contains, the shapes of the particles, and their overlapping. Morphological, filtering and thresholding preprocessing approaches were applied in particle counting on these images. The effects of these approaches on particle counting are examined separately. Then, the effects of applying these approaches together are discussed. Considering the experimental results obtained; it has been seen that the pre-processing steps in each category alone are insufficient. In addition, it has been observed that different preprocessing combinations are successful in images with different characteristics. Considering the average success achieved for all images, it was seen that the Opening (morphological) - Gauss (filtering) - Otsu (thresholding) combination ranked first with 59.18%.