Uzaktan algılamada geliştirilmiş temel bileşen analizi ile görüntü birleştirme
Fusion of images using improved principle component analysis in remote sensing
- Tez No: 251484
- Danışmanlar: PROF. DR. SEDEF KENT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Dalgacık dönüşümleri, Temel bileşenler analizi, Uzaktan algılama, Wavelet transforms, Principal components analysis, Remote sensing
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Telekomünikasyon Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Son yıllarda uydularla uzaktan algılamanın kullanım alanı ve uygulamaları, uydu ve bilgisayar teknolojilerindeki gelişmeye paralel olarak hızlı bir biçimde değişmiştir. Günümüz algılama sistemleri, yüksek çözünürlüklü görüntü işleme özelliğine sahiptirler, ancak bu sistemlerde sistemin kendisinden kaynaklanan sınırlamalar vardır. Spektral çözünürlükleri yüksek verilerin uzaysal çözünürlüğü düşük olmaktadır (bu durumun tersi de geçerlidir). Sınıflandırma ve cisim algılama gibi çalışmalarda bu iki tip çözünürlüğün de yüksek olması gerekmektedir. Bu nedenle P.S. Chavez'in görüntü birleştirmede ortaya koyduğu yüksek geçiren filtre işleminden bu yana çeşitli görüntü birleştirme metotları geliştirilmiştir. Bu metotların ortak yanı, elde edilen uzaysal çözünürlüğü yüksek görüntüyü, multispektral görüntünün içine yerleştirmektir.Bu tezde amaçlanan, multispektral verinin temel bileşen analizi yapıldıktan sonra birinci temel bileşenin dalgacık ayrıştırması sonrasında elde edilen katsayılarına, uzaysal çözünürlüğü yüksek, histogramı eşlenmiş, pankromatik verinin detay bilgilerini eklemektir. Karşılaştırmada referans yöntem olarak durağana dalgacık birleştirmesi ve temel bileşen analizi birleştirmesi seçilmiştir. Wavelet ayrıştırmasında alt örneklemesiz algoritma kullanılmış ve sonuçlar hem uzaysaysal hem de renksel olarak karşılaştırılmıştır. Bu birleştirme yöntemleri Systeme Pour l'Observation de la Terre (SPOT) alınan ve uzaysal çözünürlük oranları 1/2 olan SPOT XI (MS) ve SPOT M (PAN) resimlerine uygulanmış, yöntemin geçerliliği sayısal ve görsel olarak irdelenmiştir. Elde edilen bulgular, geliştirilmiş temel bileşen yönteminin birleştirme sonrası spektral bilginin korunmasında standard temel bileşen yöntemi ve durağan dalgacık algorirtmasından daha başarılı olduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
The use of satellite remote sensing and its applications have been developing in recent years parallel satellite and computer technology. Althoug,h today?s sensor systems have high resolution capability, these systems heve limitations of their own. High spektral resolutions datas have low spatial resolutions (and vice versa). These two kind of resolutions should be high when analysing patterns and detectin objects . Since Chavez proposed the highpass filtering procedure to fuse multispectral and panchromatic images, several fusion methods have been developed. What is common in these methods are based on injecting panchromatic image with spatial detail into the multispectral one.In this thesis, it is aimed to add detail information of high spatial resolution, histogram matched, panchromatic data by wavelet decomposition, to the wavelet coefficients first principle components of multispectral data, whose principle components previously analysed. For comparison of methods, undecimated (no downsampling) wavelet fusion and PCA fusion is selected as reference. In improved PCA fusion, undecimated (no downsampling) wavelet algorithm used and results are compared both spatial and spectral. These merging methods tested on SPOT XI (MS) and SPOT M (PAN) images which have a spatial resolution ratio of 1/2 (SPOT = Systeme Pour l?Observation de la Terre), and validatory of the methods are examined both visually and quantitatively. The results show that, improved principle component analysis method is better ,in saving spectral information after merging, than standard principle component analysis method and undecimated wavelet algorithm.
Benzer Tezler
- Hiperspektral görüntülerin sınıflandırılmasında uzamsal-spektral yaklaşımlar
Spatial-spectral approaches in classification of hyperspectral images
HASAN ALİ AKYÜREK
Doktora
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BARIŞ KOÇER
- Active learning for semantic image segmentation through conformal risk control
Konformal risk kontrolü ile semantik görüntü bölütleme için etkin öğrenme
CAN ERHAN
Doktora
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NAZIM KEMAL ÜRE
- Landsat uydusu aracılığı ile elde edilen görüntülerin sınıflandırılmaları ve bunlara ilişkin bilgisayar programlarının hazırlanması
Başlık çevirisi yok
G. FERZAN KÜÇÜKA
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİS PÜSKÜLCÜ
- Landsat uyduları aracılığı ile elde edilen görüntülerin işlenmesinde kontrast artırma tekniklerinin tanımı ve bu tekniklere ilişkin bilgisayar programlarının hazırlanması üzerine bir çalışma
Başlık çevirisi yok
BİLHAN TABAK
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Development, design and realization of a television transposer test unit employing microprocessor for remote measurement and testing
Başlık çevirisi yok
HASAN HÜSEYİN TEZCAN
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiPROF. DR. HALİL BENGİ