Geri Dön

Object detection in aerial and satellite images

Hava ve uydu görüntülerinde nesne tanıma

PDF İndir

  1. Tez No: 244727
  2. Yazar: BERİL SIRMAÇEK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. CEM ÜNSALAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Astronomi ve Uzay Bilimleri, Jeodezi ve Fotogrametri, Electrical and Electronics Engineering, Astronomy and Space Sciences, Geodesy and Photogrammetry
  6. Anahtar Kelimeler: Bilgisayarla görme, Bilgisayarlı görüntüleme, Computer vision, Computer imaging
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Yeditepe 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: Belirtilmemiş.

Özet

Çok yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri ve hava fotoğrafları araştırmacılara önemli bilgiler sunmaktadır. Bunların ticari olarak bulunabilir olması ile birlikte, bu görüntülerden insan yapımı nesnelerin çıkarımına ilgi oldukça artmıştır. Bu nesnelerin arasında binaların, yolların ve yerleşim bölgelerinin sınırlarının bulunması özellikle belediyeler, bazı bakanlıklar, arama kurtarma ekipleri, askeri birlikler ve diğer sivil kuruluşlar için önemli rol oynamaktadır. Bu önemli bilgilerin uzman bir kişi tarafından çıkarılması çok uğraştırıcı ve hatalara açıktır. Ne yazık ki, alışılagelmis görüntü işleme ve örüntü tanıma teknikleri ile bu probleme çözüm bulmakmümkün değildir.Bu çalışmada, uzaktan algılanan görüntülerde insan yapımı nesneleri tanıma amacı ile yerel ve yarı-yerel özniteliklerden (SIFT, Gabor, gradyan ve renk değişmezleri gibi) yararlanarak yeni yöntemler önerdik. Bu değişmez öznitelikler faklı görüntüleme şartları altında (aydınlanma, bakış açısı gibi) nesne tanıma için oldukça güçlüdürler. Ancak, değişmez özniteliklerin çıkarımı nesne tanımak ve yerini tespit etmek için yeterli değildir. Bu nedenle, yapısal özellikleri ortaya çıkarmak ve nesneyi tespit edebilmek için probleme graf teorisi, olasılıksal yöntemler ve alan temelli yöntemlerden faydalanarak çözüm önerdik. Bu matematiksel tekniklere dayanarak, öncelikle yerleşim bölgelerinin sınırlarını tespit ettik. Bulunan yerleşim biriminin kentleşme derecesini tespit edebilmek için bazı ölçütler önerdik. Yerleşim bölgelerinin sınırlarını bulduktansonra ayrık binaları ve yolları tespit edebilmek için yöntemler geliştirdik. Ayrık binaları tespit ettikten sonra bina şekillerini ve hasarlı binaları otomatik tespit edebilmek için yeni yöntemler önerdik. Yolları bulmak için de yerel öznitelikleri ve renk bilgisini kullanan yöntemler önerdik. Algoritmalarımızın dayanıklılığını test edebilmek için birbirinden oldukça farklı çok yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden ve hava fotoğraflarından oluşan ver seti kullandık. Deneysel sonuçlar, önerdiğimiz nesne tanıma yöntemlerinin çeşitli görüntülerden oluşan veri seti üzerinde yüksek başarım ile çalıştığını ve yöntemlerin pratik kullanılabilirliğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Very high resolution satellite and aerial images provide valuable information to researchers.With their availability, there has been much interest to extract man-made objects from such imageries.Among these, detection of objects such as buildings, road segments, and urban areaboundaries play crucial roles especially for municipalities, government agencies, rescue teams,military, and other civil agencies. For a human expert, manually extracting this valuable informationis tedious and prone to errors. One possible solution to extract this information isdeveloping automated techniques. Unfortunately, the solution is not straightforward if standardimage processing and pattern recognition techniques are used.In this thesis, we propose new approaches using several local and semi-local invariantfeatures (such as SIFT, Gabor features, gradient features, and color invariants) to automaticallydetect man-made objects in remotely sensed images. These invariant features are very powerfulin detecting objects under various imaging conditions (like illumination, viewing angle, etc).However, extraction of invariant features is not sufficient for detecting objects. Therefore, wefurther formalize the problem by developing graph theoretical, probabilistic, and region basedmethods, to extract structural information to verify object appearance. Using these mathematicaltechniques, we first develop methods to detect urban area boundaries. We also formulate somemeasures to estimate the degree of urbanization in detected urban areas. Having detected urbanarea boundaries, we develop our algorithms to detect separate buildings and road segments inthese regions. Besides, we also developed novel methods to find approximate building shapesand to estimate damaged structures in color images. To detect road segments, we proposed twomethods using local features and color information separately. We tested the robustness of ouralgorithms using a diverse data set including very high resolution panchromatic Ikonos satelliteand aerial images. Experimental results indicate the high performance and usefulness of ourobject detection approaches on such a diverse image dataset.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    982341

    Object-based damage pattern analysis in building from post-earthquake high resolution satellite images: Two case studies on Bam and Haiti

    Yüksek çözünürlüklü deprem sonrasi uydu görüntülerini kullanarak yapilarda obje tabanli hasar örüntü analizi: Bam ve Haiti üzerinde iki durum incelemesi

    ÖMER KARAGÖZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Deprem Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deprem Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÜLŞEN TAŞKIN KAYA

  2. Tez No

    767471

    Object detection from optical satellite images using deep learning techniques

    Derin öğrenme tekniklerini kullanarak optik uydu görüntülerinden nesne tespiti

    ESRA YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Jeodezi ve FotogrametriGebze Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAŞKIN KAVZOĞLU

  3. Tez No

    881582

    Uzaktan algılama görüntülerinde nesne tespiti ve sayımı için evrişimli sinir ağları tabanlı yeni modellerin geliştirilmesi

    Development of new models based on convolutional neural network for object detection and counting in remote sensing images

    ERSİN KILIÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERKAN ÖZTÜRK

  4. Tez No

    777811

    Derin Öğrenme Yöntemleri Kullanılarak Havadan Elde Edilen Görüntüler Üzerinde Nesne Tespiti

    Object Detection on Aerial Images Using Deep Learning Methods

    KEMAL TÜRKARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FIRAT HARDALAÇ

  5. Tez No

    632836

    Uzaktan algılama görüntülerinde derin öğrenme temelli yaklaşımlar kullanarak nesne tespiti

    Object detection by using deep learning based approaches in remote sensing images

    NURİ ERKİN ÖÇER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Astronomi ve Uzay BilimleriEskişehir Teknik Üniversitesi

    Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UĞUR AVDAN

Geri Dön