Geri Dön

Model based building extraction from high resolution aerial images

Yüksek çözünürlüklü hava fotoğraflarından model tabanlı metotla binaların belirlenmesi

  1. Tez No: 153442
  2. Yazar: BURAK BİLEN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA TÜRKER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
  6. Anahtar Kelimeler: Bina bulma, kenar bulma, model, Hough Dönüşümü, algısal gruplama, Canny vıı, Building detection, edge detection, model, Hough Transform, perceptual grouping, Canny
  7. Yıl: 2004
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 84

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

  1. Tez No

    768837

    Deep learning-based building segmentation using high-resolution aerial images

    Yüksek çözünürlüklü hava görüntüleri kullanarak derin öğrenme temelli bina bölütlemesi

    BATUHAN SARITÜRK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DURSUN ZAFER ŞEKER

  2. Tez No

    590796

    Yüksek yoğunluklu kentsel alanlarda çok yüksek çözünürlüklü gerçek ortofotolardan kural tabanlı sınıflandırma yöntemi ile bina çıkarımı

    Building extraction from very high resolution true orthophotos in high density urban areas using rule based classification method

    YUSUF ÜZÜMLÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Jeodezi ve FotogrametriHacettepe Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA TÜRKER

  3. Tez No

    787684

    Yüksek çözünürlüklü görüntülerden otomatik bina çıkarımı

    Automatic building extraction from high resolution images

    HÜSEYİN ÇOBANOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Jeodezi ve FotogrametriZonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SAYGIN ABDİKAN

  4. Tez No

    878225

    Derin öğrenme ile görüntülerden bina çıkarımı

    Building extraction from images with deep learning

    SERDAR EKİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilim ve TeknolojiYıldız Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ UĞUR ACAR

  5. Tez No

    753612

    Single-frame and multi-frame super-resolution on remote sensing images via deep learning approaches

    Derin öğrenme yaklaşımlarıyla uzaktan algılama görüntülerinde tek çerçeve ve çok çerçeve süper çözünürlük

    PEIJUAN WANG

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İletişim Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ELİF SERTEL

Geri Dön