Geri Dön

Effect of shadow in building detection and building boundary extraction

Bina belirleme ve bina sınırlarını çıkarmada gölgenin etkisi

  1. Tez No: 238602
  2. Yazar: ABDURRAHMAN YALÇIN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR HALICI, YRD. DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 104

Özet

Yüksek çözünürlüklü hava/uydu görüntülerinden dikdörtgen yapılı binalarınbulunması iki farklı yöntem için önerilmektedir. Gölge bilgisi her iki algoritmadaana rolü üstlenmektedir. Algoritmalardan birisi Hough dönüşümü üzerine diğeri isemean shift algoritması üzerine kurulmuştur. Uydu/hava görüntüleri gölgebölümlemesinde kullanılmak için öncelikle YIQ renk uzayına çevrilmektedir. Renkve yoğunluk değerleri gölge bölgelerini bölümleme için kullanılan orantı resminihesaplamak için kullanılmaktadır. Gölge bölümlemesi için Otsu yöntemi orantıresminin histogramı üzerinde kullanılmıştır. Bölümlenmiş gölge resmi her iki binabelirleme algoritması için girdi olarak kullanılmaktadır. Önerilen metod da, gölgebölgelerin bina gölgeleri olduğu varsayılmaktadır. Böylece gölge olmayan bölgeleryollar, arabalar ve ağaçlar vb. resmi işlemeden önce ayrılmaktadır. Houghdönüşümü merkezli bina bulma algoritmasında öncelikle gölge bölgeler birer birerbölümlenmekte ve gürültü kaldırma ve kenar keskinleştirme için filtrelenmektedir.Daha sonra filtrelenmiş resimdeki kenarlar Canny kenar bulma algoritması ilebelirlenmektedir. Daha sonra doğru parçaları çıkartılmaktadır. Son olarakçıkartılmış doğru parçaları dikdörtgen yapıdaki binaları oluşturmak için kullanılmaktadır. Mean shift merkezli bina bulma algoritmasında ise öncelikleresim mean shift algoritması ile bölütlere ayrılmaktadır. Gölge bilgisi vebölütlenmiş resim kullanılarak gölge sınırlarında bina çatıları araştırılmaktadır.Sonuçlar her iki algoritma için karşılaştırlmaktadır. Son olarak, her iki bina bulmaalgoritmasında gölge bölgelerinin etkisini gözlemlemek için bir gölge kaldırmaalgoritması uygulanmış ve birkaç resim üzerinde denenmiştir. Her iki algoritmadagölge kaldırılmış resme uygulanmış ve sonuçlar karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Rectangular-shaped building detection from high resolution aerial/satelliteimages is proposed for two different methods. Shadow information plays main rolein both of these algorithms. One of the algorithms is based on Houghtransformation, the other one is based on mean shift segmentation algorithm.Satellite/aerial images are firstly converted to YIQ color space to be used in shadowsegmentation. Hue and intensity values are used in computing the ratio image whichis used to segment shadowed regions. For shadow segmentation Otsu?s method isused on the histogram of the ratio image. The segmented shadow image is used asthe input for both of two building detection algorithms. In the proposed methods,shadowed regions are believed to be the building shadows. So, non-shadowedregions such as roads, cars, trees etc. are discarded before processing the image. InHough transform based building detection algorithm, shadowed regions are firstlysegmented one by one and filtered for noise removal and edge sharpening. Then,the edges in the filtered image are detected by using Canny edge detectionalgorithm. Then, line segments are extracted. Finally, the extracted line segmentsare used to construct rectangular-shaped buildings. In mean shift based building detection algorithm, image is firstly segmented by using mean shift segmentationalgorithm. By using shadow image and segmented image, building rooftops areinvestigated in shadow boundaries. The results are compared for both of thealgorithms. In the last step a shadow removal algorithm is implemented to observethe effects of shadow regions in both of two implemented building detectionalgorithms. Both of these algorithms are applied to shadow removed image andresults are compared.

Benzer Tezler

  1. Yenilenebilir enerji kadastrosu: Altınşehir Mahallesi güneş kadastrosu örneği

    Renewable energy cadastre: Altınşehir Neighborhood solar cadastre example

    BAKİ ERGÜL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. REHA METİN ALKAN

  2. Hücresel nöral ağlar ve uygulamaları

    Cellular neural networks and applications

    SEVİLAY ÖZDEMİR

  3. A shadow based trainable method for building detection in satellite images

    Uydu görüntülerinde bina tespiti için gölge tabanlı eğitilebilir bir yöntem

    MEHMET DİKMEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UĞUR HALICI

  4. Parsel tabanlı 3 boyutlu kentsel büyüme tahmin modeli (PURGOM)

    Parcel based 3D urban growth model (PURGOM)

    AZEM KURU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ALİ YÜZER

  5. Earthquake damage detection using watershed segmentation and intensity-gradient orientation approaches

    Watershed kesimlemesi ve yoğunluk-eğim yönelimi yaklaşımları kullanılarak deprem hasar tespiti

    EMRE SÜMER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    Jeodezi ve FotogrametriOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. MUSTAFA TÜRKER