Başlangıçta harita yapım çalışmaları, yersel kameralarla çekilen fotoğraflarda açılar ve uzunlukların bulunarak ölçme bilgilerindeki plançete yöntemine benzer şekilde çizimsel bir yöntemle noktaların konum ve yüksekliklerinin elde edilip haritaya aktarılması biçiminde olmuştur. 20. yüzyılın başından itibaren geliştirilen optik ve mekanik izdüşümlü stereo değerlendirme aletleri ile harita yapımı yöntemi bugün artık uygulanmamaktadır. Analog adı verilen bu yöntemde fotoğraf çekim durumuna bir analoji (benzeşim) oluşturulmaktadır. Bu sayede hava fotoğraflarında görülen tüm ayrıntıların geometrik olarak doğru konumları üç boyutlu bir model alanı içinde elde edilmektedir. Bu tür aletler bir bakıma analog bilgisayarlar olarak düşünülebilir. 

1980’li yılların başından itibaren, analitik çözümler kullanılmaya başlanılmış ve bugün de yoğun bir biçimde uygulanmaktadır. Aletin koordinat ölçme sistemlerinde elde edilen koordinatları ile arazi koordinatları arasında gerçek zamanlı bir matematiksel ilişki kurulmakta, fotoğraf üzerindeki noktaların arazi koordinatları ekranda anında görüntülenmektedir. Analog fotoğraflar üzerinde, alet operatörünün desteğinde ve doğal olarak bilgisayar denetiminde fotoğraŞk bilgiler haritaya dönüştürülmektedir. 

90’lı yılların başından itibaren fotogrametride sayısal fotoğraflarla çalışan sistemler büyük bir hızla geliştirilmeye başlamıştır. Sayısal (digital) fotogrametrinin başlangıcının 1950’lere kadar dayanmasına rağmen 1980’lerde başlayan başlıca araştırma çalışmalarını, sayısal kameralar ve depolama kapasitelerinin artırılması gibi bilgisayar ve elektronik alanlarında yaşanan önemli ilerlemeler ateşlemiştir. Günümüzde de bu ilerlemeler teknolojinin gelişimine paralel olarak devam etmektedir. 

Sayısal fotogrametri, en yeni ve en hızlı gelişen fotogrametri alanıdır ve Bilgisayarlı Görme (Computer Vision) ile pek çok prensibi paylaşır. Son yıllarda sayısal fotogrametrinin gelişmesiyle, sayısal fotoğraflar üzerinde çerçeve işaretleri, yer kontrol noktaları ve bağlantı noktaları gibi hedeflerin otomatik görüntü işleme teknikleriyle ölçümü, iyi bilinen ve çok kullanılan bir işlem halini almaya başlamıştır. Bunda başlıca sebep sağladıkları yüksek hız ve doğruluğun yanı sıra getirdikleri minimum operatör emeğidir. Görüntü işleme yöntemleri sayesinde, ana ve zor aşama olan ortak alanların belirlenip stereo modelin oluşturulması için gereken ve operatörün görsel aktivitelerine dayanan elle yapılan işlemler yarı otomatik veya otomatik hale getirilmektedir.

Sayısal fotogrametri, sayısal fotoğraflar ile çalışan fotogrametridir. Bu nedenle sayısal fotoğraf ya da sayısal görüntü kavramının iyi anlaşılması gerekir. Sayısal fotoğraflar ya doğrudan doğruya sayısal kameralarla elde edilir ya da, analog fotoğrafların tarayıcı yardımıyla sayısal ortama aktarılması ile sağlanır.

Sayısal fotoğrafı kullanmanın çeşitli üstünlükleri vardır. Bu üstünlükler aşağıdaki gibi sıralanabilir.

• Görüntüler doğrudan bilgisayarda görüntülenebilir ve ölçülebilir.
• Görüntüde iyileştirme yapılarak resim kalitesi artırılabilir.
• Uygulamalar gerçek zamanlı olarak yapılabilir.
• Sayısal görüntü işleme teknikleri kullanılarak fotogrametrik ölçme ve değerlendirme işlemleri otomatik yapılabilir. 

Sayısal fotogrametri, klasik fotogrametri teorisi ile sayısal görüntü işleme tekniklerinin birleştirilmesi şeklinde oluşan bir fotogrametri tekniğidir.

Sayısal fotogrametri, klasik fotogrametri teorisi ile sayısal görüntü işleme tekniklerinin birleştirilmesi şeklinde oluşan bir fotogrametri tekniğidir. Bu yöntemi kullanan sistemlere sayısal fotogrametrik iş istasyonu denilmektedir. Sayısal fotogrametrik iş istasyonları donanım ve yazılım bütünüdür.

Sayısal görüntü mxn boyutlu bir G matrisi gibi düşünülebilir. Sütun ve satır sayıları (i, j) piksel merkezinin koordinatlarını, gij elemanının sayısal değeri de gri düzeyini ifade eder. Teknik olarak bu matrisin her bir elemanı “piksel” (ingilizce “picture elements” in kısaltması) diye adlandırılmaktadır. Piksel matris formunda olan görüntünün en küçük elemanıdır. SAYISAL GÜRÜNTÜ İŞLEME-SYF 119

Geometrik çözünürlüğü, sayısal bir görüntüde birim alana düşen piksel sayısı ile ifade edebiliriz. Bunun için kullanılan terim PPI (Pixel Per Inch) yani inç (1 inç=2.54 cm) başına düşen piksel sayısıdır. Örneğin, 300 PPI, 2.54 cm’de 300 pikselin bulunduğunu ifade eder. Buradan 1 pikselin boyutu basit bir orantı ile bulunabilir. Diğer bir ifade ile 1 piksel’in boyutu geometrik çözünürlüğü gösterir. Piksel boyutu görüntü elde etmede kullandığımız donanıma bağlıdır. Sayısal kamera ile görüntü elde edilmiş ise sensördeki piksel boyutuyla ilgilidir. 

Pikselin algılandığı elektromanyetik spektrumdaki gri değer aralığı radyometrik çözünürlüğü göstermektedir. Radyometrik çözünürlük, bilgisayar ortamında ve ikili sayı sisteminde bit cinsinden tanımlanır. 8 bit olarak kaydedilen siyah/beyaz bir görüntüde gri değer aralığı 28=256’dır. Diğer bir ifade ile görüntüde siyahın gri değeri 0 beyazın gri değeri 255 olmak üzere 256 farklı gri seviye vardır. 

Bir görüntünün yoğunluk değeri (intensity), her noktasındaki voltajın ölçülmesi ile elde edilir. Gri değer, kaydedilen g (x, y) fonksiyonunun değeridir. Görüntü piksel değerlerinin belirli aralıklarda olması, meydana gelen görüntünün niteliğini değiştirir. Görüntüdeki gri değer aralığı n=2b olarak belirlenebilir. b değeri görüntünün 1 pikselini ifade etmek için gereken bit değeridir. Örneğin b=8 ise 256 adet gri ton bulunmaktadır. b=1 ise görüntü sadece 0 ve 1’lerden oluşur ve buna ikili görüntü (Binary image) denir. 

Sayısal görüntü işleme, bilgisayar ve yazılım yardımı ile görüntülerin elde edilmesi, depolanması, işlenmesi ve çeşitli ölçme ve yorumlama amaçları için farklı türdeki gösterimlere hazır hale getirilmesidir. Sayısal görüntü işleme bir görüntünün ve özelliklerinin değiştirilmesi için kullanılan çok çeşitli teknikleri içerir. En basit düzeyde görüntü işleme, görüntüdeki piksellerin Şziksel olarak yerlerinin değiştirilmesi ile gerçekleştirilir.

Farklı görüntü işleme algoritmaları geniş alt sınıflara ayrılarak incelenebilir. Farklı görevler ve problemler için farklı algoritmalar mevcuttur. Genel olarak görüntü işleme üç adımdan oluşmaktadır.

• Görüntü ön işleme

• Görüntü segmentasyonu ve analiz

• Görüntü anlama ve yorumlama 

Filtrelemenin amacı isteneni istenmeyenden ayırmaktır. Görüntünün kaydı esnası nda oluşan gürültü (noise) olarak ifade edilen bozucu etkiler istenmeyen görüntü içeriğidir. 

Filtreleme ayırt edilemeyen görüntü bilgisinin belirginleştirilmesi için de kullanılır. Filtreleme, bir görüntünün görsel yorumlanabilirliğini artırır. Bunu gerçekleştirmek için ise çeşitli sayısal filtreleme operatörleri kullanılır. Farklı amaçlar için farklı filtreleme operatörleri vardır. SAYISAL GÜRÜNTÜ İŞLEME-SYF 126