Geri Dön

İki boyutlu mekansal stokastik süreçlerin modellenmesi ve analizi

Iki boyutlu mekansal stokastik süreçlerin modellenmesi ve analizi

  1. Tez No: 259647
  2. Yazar: YASEMİN KARAPINAR
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SEVGİ YURT ÖNCEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 121

Özet

Çeşitli yöntemlerle kaydedilen bir görüntü, otoregresif mekansal süreç olarak modellenebilir. Uzaktan algılama, emar görüntüleri vs. gibi direkt olmayan yöntemlerle yapılan görüntüleme sırasında elde edilen görüntüler çeşitli hatalar veya aykırı değerler içerebilmektedir. Yani, kaydedilen görüntü gürültüden ve/veya çevresel nedenlerden dolayı bozulmuş olabilir.Bu çalışmada kesikli-mekan indeksli tek değişkenli otoregresif mekansal süreçlerin durum-uzay modelleri ile incelenmesini, mekansal bağımlılık katsayılarının en küçük kareler yöntemiyle tahmini ve Kalman filtresiyle durum tahminini mümkün kılan bir yaklaşım sunulmuştur. Kalman filtresinin optimalliği ancak gürültünün ve durumun Gaussian dağılımına sahip olduğu varsayımı altında sağlanabilmektedir. Bu varsayımların sağlanamaması halinde, ortaya çıkan aykırı değerlerin etkisini azaltabilmek için görüntü onarımı Dayanıklı İndirgenen Güncelleştirilmiş Kalman Filtresi ile yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

An image, recorded in various way, can be modeled as autoregresive spatial process. Images, which are obtained by indirect methods such as remote sensing, MRI?s etc. during monitoring process, may have errors or outliers. In other words, recorded image might be distorted due to it?s noise and/or enviromental conditioons.In this study, an useful approach for investigation of autoregressive processes with univariate in discrete-space indexed space, estimation of spatial dependence coefficients by least squares method and state estimation by Kalman filtering is presented. Optimality of Kalman filter is provided by only under the assumption of distribution of noise and state is Gaussian distribution. To reduce of the effects that existed image restoration is done by Robust Reduced Update Kalman Filter for reducing the effects of the outliers while the assumptions are not provided.

Benzer Tezler

  1. District-based urban sprawl monitoring and modelling using CA-Markov model: application in two mega cities

    İlçe bazlı kentsel yayılma izleme ve CA-Markov model ile modelleme: iki mega şehirde uygulama

    ANALI AZABDAFTARI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İletişim Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE FİLİZ SUNAR

  2. Fake news classification using machine learning and deep learning approaches

    Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması

    SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR

  3. Cultural encounters of ethnic identities: An ethnographic study of belonging in the urban landscape of Sarajevo

    Etnik kimliklerin kültürel karşılaşmaları: Saraybosna kent peyzajında aidiyete ilişkin etnografik bir çalışma

    TÜLAY ZIVALI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATİCE AYATAÇ

  4. Taksim Cumhuriyet Meydanı örneğinde fotogrametri ve lazer tarama verileriyle bütünleşik 3B kent modeli üretimi

    Producing 3D city model with the combined photogrammetric and laser scanner data in the example of Taksim Cumhuriyet Square

    CUMHUR ŞAHİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYHAN ALKIŞ

  5. 4-10 yaş çocuklarının çizimlerinde derinlik ilişkisi: Kısmi saklama

    Başlık çevirisi yok

    MELİKE SAYIL BEZCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    PsikolojiHacettepe Üniversitesi

    Psikoloji Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RÜVEYDE BAYRAKTAR