Image information mining using spatial relationship constraints
Uzamsal ilişkiler kullanılarak görüntü bilgi madenciliği
- Tez No: 313545
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SELİM AKSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 122
Özet
Yer gözlem uyduları tarafından dünyaya gönderilen büyük miktarda veri bulunmaktadır ve bu uydular günden güne dünyadaki alıcı istasyonlara yeni veriler göndermektedir. Bu nedenle, bu verilerin madenciliği toplanan multispektral görüntülerin etkin işlenmesi için daha önemli hale gelmektedir. Bu sorun için en popüler yaklaşımlar, bu görüntülerin coğrafi koordinatları gibi bazı üst verileri kullanmaktadır. Ancak bu yaklaşımlar, bu görüntülerin ne içerdiğini tespit etmek konusunda iyi bir çözüm sunamamaktadır. Bazı araştırmalar, bu alandaki çalışmaların odağını, üst veri tabanlı yaklaşımlardan toplanan görüntülerin içerik bilgisini kullanan yaklaşımlara çevirerek, bu alanda büyük bir adım teşkil etmektedir. Bu araştırmalar, genellikle görüntülerdeki bölge bilgisini kullanmaktadır.Bu tezde, bölge bilgisi ile bölgelerin birbirleri ile olan uzamsal ilişkilerini kullanan kapsamlı ve genişletilebilir yeni bir görüntü madenciliği sistemi önerilmektedir. Bu sistemde, sadece bölge içeriği değil, bu bölgelerin birbiri arasındaki ilişkileri de kullanılmaktadır. Bunun için ilk olarak, görüntülerdeki bölge bilgileri çıkartılır ve sonra bu bölgelerin sol, sağ, yukarı, aşağı, yakın, uzak ve uzaklık gibi ikili ilişkileri çıkartılır. Bu öznitelik çıkarma işlemi, görüntünün bölütlenmesinden bağımsız genel bir süreç olarak tanımlanmıştır. Bunlara ek olarak, görüntü madenciliği araştırmacıları tarafından sürekli yeni öznitelikler ve yeni yaklaşımlar geliştirilmekte olduğu için, sistemin genişletilebilir özellikte olması, sistem tasarımında büyük rol oynamıştır.Ayrıca bu tezde, yeni bir öznitelik vektörü yapısı önerilmektedir. Bu yapıda, herhangi bir öznitelik vektörü, alt-öznitelik vektörlerinden oluşabilmektedir. Önerilen bu öznitelik vektörü yapısında, her alt-öznitelik vektörü arama işleminde kullanılmak üzere seçilebilir ve diğer öznitelik vektörü yapılarının aynı alt-öznitelik vektörleri arasındaki karşılaştırmalarda kullanılan farklı uzaklık ölçütüne sahip olabilir. Böylelikle, bu sistem, kullanıcılara, bölgelerin çeşitli öznitelikleri ve bölgelerin birbirleri ile olan çeşitli ilişkilerinin özniteliklerinden hangilerini arama yapmak için kullanacaklarını seçme olanağı sağlamaktadır. Önerilen sistem, çok yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri üzerinde, bölge tabanlı erişim senaryoları kullanılarak gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
There is a huge amount of data which is collected from the Earth observation satellites and they are continuously sending data to Earth receiving stations day by day. Therefore, mining of those data becomes more important for effective processing of collected multi-spectral images. The most popular approaches for this problem use the meta-data of the images such as geographical coordinates etc. However, these approaches do not offer a good solution for determining what those images contain. Some researches make a big step from the meta-data based approaches in this area by moving the focus of the study to content based approaches such as utilizing the region information of the sensed images.In this thesis, we propose a novel, generic and extendable image information mining system that uses spatial relationship constraints. In this system, we use not only the region content, but also relationships of those regions. First, we extract the region information of the images and then extract pairwise relationship information of those regions such as left, right, above, below, near, far and distance etc. This feature extraction process is defined as a generic process which is independent from how the region segmentation is obtained. In addition to these, since new features and new approaches are continuously being developed by the image information mining researchers, extendibility feature of our system plays a big role while we are designing our system.In this thesis, we also propose a novel feature vector structure in which a feature vector consists of several sub-feature vectors. In the proposed feature vector structure, each sub-feature vector can be exclusively selected to be used for search process and they can have different distance metrics to be used in comparisons between the same sub-feature vector of the other feature vector structures. Therefore, the system gives ability to users to choose which information about the region and its pairwise relationship with other regions to be used when they perform a search on the system. The proposed system is illustrated by using region based retrieval scenarios on very high spatial resolution satellite images.
Benzer Tezler
- Uzaktan algılama verilerinden su kalitesi parametrelerinin tespit edilmesi
Detection of water quality parameters from remote sensing data
ERSAN BATUR
Doktora
Türkçe
2019
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MİTHAT DERYA MAKTAV
- Structural scene analysis of remotely sensed images using graph mining
Uydu görüntülerinin çizge madenciliği ile yapısal sahne analizi
BAHADIR ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SELİM AKSOY
- Sistemli mimari tasarım sürecinde üretken bir yapay yardımcı önerisi
Proposal for a productive artificial aid in the systematic architectural design process
BETÜL ŞEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YÜKSEL DEMİR