İki boyutlu mekansal stokastik süreçlerin modellenmesi ve analizi
Iki boyutlu mekansal stokastik süreçlerin modellenmesi ve analizi
- Tez No: 259647
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SEVGİ YURT ÖNCEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Matematik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2022
İletişim Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE FİLİZ SUNAR
- 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
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR
- 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
2022
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE AYATAÇ
- 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
2011
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYHAN ALKIŞ
- 4-10 yaş çocuklarının çizimlerinde derinlik ilişkisi: Kısmi saklama
Başlık çevirisi yok
MELİKE SAYIL BEZCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
PsikolojiHacettepe ÜniversitesiPsikoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RÜVEYDE BAYRAKTAR