İnsansız hava araçlarında (İHA) görüntü işleme yazılımı, araç üzerinde bulunan kameralar aracılığıyla elde edilen görüntülerin gerçek zamanlı olarak analiz edilmesi ve bu verilerden görevle ilişkili anlamlı bilgiler üretilmesi sürecini kapsar. TEKNOFEST İHA yarışmalarında bu yazılım, İHA’nın otonom görevleri yerine getirebilmesi, hedefleri algılayabilmesi ve uçuş kararlarını destekleyebilmesi açısından kritik bir rol üstlenir. Kamera sistemlerinden alınan görüntüler, onboard bilgisayarlara aktarılır ve yazılım algoritmalarıyla işlenerek uçuş kontrol sistemine geri bildirim sağlanır. Görüntü işleme sürecinin ilk aşamasında, kameradan elde edilen ham görüntüler çeşitli ön işleme adımlarından geçirilir. Gürültü azaltma, çözünürlük ölçekleme, renk uzayı dönüşümleri (RGB, HSV, Grayscale) ve ışık dengeleme işlemleri, açık hava koşullarında karşılaşılan titreşim, gölge ve parlaklık değişimlerinin etkisini azaltmayı amaçlar. Daha sonraki analiz aşamalarının kararlı ve doğru çalışabilmesi için temel oluşturur.
Ön işleme sonrasında hedef tespiti ve sınıflandırma aşamasına geçilir. Bu aşamada klasik görüntü işleme yöntemleri olan renk tabanlı segmentasyon, kontur analizi ve şekil tanıma algoritmalarının yanı sıra, günümüzde TEKNOFEST senaryolarında yaygın olarak kullanılan yapay zekâ tabanlı yaklaşımlar tercih edilmektedir. Özellikle YOLO gibi gerçek zamanlı nesne tespit algoritmaları, hedefin konumunu, boyutunu ve sınıfını yüksek hız ve doğrulukla belirleyerek otonom görevlerin gerçekleştirilmesine olanak tanır.
Görüntü işleme algoritmalarından elde edilen çıktılar, uçuş kontrol yazılımına entegre edilerek İHA’nın yönelmesi, hedefe kilitlenmesi veya görev manevralarını gerçekleştirmesi sağlanır. Bu süreçte Python ve C++ programlama dilleri, OpenCV ve ROS altyapısı ile kullanılırken, NVIDIA Jetson gibi gömülü sistemler üzerinde düşük gecikme ve yüksek kare hızları elde etmek için performans optimizasyonu büyük önem taşır.
TEKNOFEST kapsamında geliştirilen görüntü işleme yazılımları, İHA’yı yalnızca uzaktan kontrol edilen bir platform olmaktan çıkararak çevresini algılayabilen, analiz edebilen ve otonom kararlar alabilen bir sisteme dönüştürür. Doğru algoritma seçimi, donanım-yazılım uyumu ve saha testleri, başarılı bir İHA görüntü işleme sisteminin temel yapı taşlarını oluşturmaktadır.