Model based building extraction from high resolution aerial images
Yüksek çözünürlüklü hava fotoğraflarından model tabanlı metotla binaların belirlenmesi
- Tez No: 153442
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA TÜRKER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Bina bulma, kenar bulma, model, Hough Dönüşümü, algısal gruplama, Canny vıı, Building detection, edge detection, model, Hough Transform, perceptual grouping, Canny
- Yıl: 2004
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZ YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ HAVA FOTOĞRAFLARINDAN MODEL TABANLI METODLA BİNALARIN BELİRLENMESİ Bilen, Burak Master, Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Bölümü Tez Yöneticisi: Yard. Doç. Dr. Mustafa Türker Mayis 2004, 70 sayfa Yüksek çözünürlüklü hava fotoğraflarından binaların bulunmasıyla ilgili bir yöntem önerilmektedir. Amaç, Hough dönüştürücüsünü ve model tabanlı algısal gruplama tekniğini kullanarak yüksek çözünürlüklü hava fotoğraflarından binaların belirlenmesidir. Resim üzerindeki kenarlar bina bulma yönteminde kullanılan temel yapı taşlarıdır. Tezde önerilen yöntemde temel görüntü işleme tekniklerinden yararlanıl maktadır. Resmi netleştirmek amacıyla parazit yoketme ve görüntü keskinleştirme teknikleri kullanılmaktadır. Kenarlar, Canny kenar bulma algoritması kullanılarak resimden çıkarılırlar. Elde edilen kenarlar ayrık noktalardan oluşmaktadırlar. Doğrusal çizgi parçalarım üretebilmek için, elde edilen ayrık noktalar yöneylendirilirler. Doğrusal çizgi parçası üretimi, Hough dönüştürücüsü ve algısal gruplama teknikleri kullanılarak vıgerçekleştirilir. Doğrusal çizgi parçaları binaların temel yapı taşlarıdır. Son olarak, eldeki doğrusal çizgi parçaları önceden tanımlanmış modeller temel alınarak, model ta banlı algısal gruplama tekniğiyle gruplanırlar. Gruplanmış doğrusal çizgiler 2 boyutlu yapıları oluştururlar. Bu 2 boyutlu yapılar, bina, gölge veya insan yapımı başka bir nesne olabilir. Önerilen yöntemi hayata geçirmek için C programlama dili kul lanılarak bir program yazıldı. Yöntem birkaç çalışma alanına uygulandı. Elde edilen sonuçlar daha sonraki çalışmalar için cesaret verici. Resim üzerindeki bina yönleri bir birine yakın olduğu ve Canny kenar bulucusu çoğu bina kenarlarını bulduğu durumda önerilen yöntemle belirlenen binaların sayısı artmaktadır. Bina yönleri farklı olduğu durumda ise bazı binalar belirlenememektedir. Bina yönlerinin yanında, bina boyutları ve Hough dönüştürücüsü ile algısal gruplama tekniğinde kullanılan parametreler önerilen yöntemin başarısını etkilemektedir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT MODEL BASED BUILDING EXTRACTION FROM HIGH RESOLUTION AERIAL IMAGES Bilen, Burak MSc, Department of Geodetic And Geographic Information Technologies Supervisor: Asst. Prof. Dr. Mustafa Türker May 2004, 70 pages A method for detecting the buildings from high resolution aerial images is proposed. The aim is to extract the buildings from high resolution aerial images using the Hough transform and the model based perceptual grouping techniques. The edges detected from the image are the basic structures used in the building detection procedure. The method proposed in this thesis makes use of the basic image processing techniques. Noise removal and image sharpening techniques are used to enhance the input image. Then, the edges are extracted from the image using the Canny edge detection algo rithm. The edges obtained are composed of discrete points. These discrete points are vectorized in order to generate straight line segments. This is performed with the use of the Hough transform and the perceptual grouping techniques. The straight line seg ments become the basic structures of the buildings. Finally, the straight line segments are grouped based on predefined model(s) using the model based perceptual grouping technique. The groups of straight line segments are the candidates for 2D structures that may be the buildings, the shadows or other man-made objects. The proposed method was implemented with a program written in C programming language. The approach was applied to several study areas. The results achieved are encouraging. The number of the extracted buildings increase if the orientation of the buildings are nearly the same and the Canny edge detector detects most of the building edges. If ivthe buildings have different orientations, some of the buildings may not be extracted with the proposed method. In addition to building orientation, the building size and the parameters used in the Hough transform and the perceptual grouping stages also affect the success of the proposed method.
Benzer Tezler
- Generalized texture models for detecting high-level structures in remotely sensed images
Uzaktan algılanan resimlerde üst düzey yapıları bulmak için genel doku modelleri
EMEL DOĞRUSÖZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. SELİM AKSOY
- Menzil profili modunda çalışan radarla otomatik hedef sınıflama
automatic target classification with radars operating in range profilling
CENK GÖKBERK
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERCAN TOPUZ
- New statistical downscaling methods and applications for Turkey
Yeni istatistiksel ölçek küçültme yöntemleri ve Türkiye için uygulamalar
HASAN TATLI
Doktora
İngilizce
2004
Meteorolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMeteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. NÜZHET DALFES
Y.DOÇ.DR. SİBEL MENTEŞ
- Açık konutta açıklık kriterleri üzerine bir çalışma uygulama: Halkalı toplu konutları
Başlık çevirisi yok
GAMZE ALPTEKİN ÖZKAPTAN
- Uzman sisten ve otomotiv sektöründeki bir uygulama
Expert system and an application in the automotive sector
HÜSEYİN BURGUT
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SERDAR TÜMKOR