Global appearance based airplane detection from satellite imagery
Uydu görüntülerinden bütünsel görünüş temelli uçak tespiti
- Tez No: 313608
- Danışmanlar: PROF. DR. A. AYDIN ALATAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 94
Özet
Yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri ile sağlanan büyük miktardaki verinin elle işlenmesinin zorluğu ve askeri uygulama ihtiyaçları dolayısıyla uydu görüntülerinden otomatik nesne tanıma problemine yükselen bir ilgi vardır. Nesne tespiti konusunda temel ve geçerli yöntemlerden birisi de bütünsel görünüş temelli yaklaşımlardır. Böyle bir bütüncül yaklaşım içinde, nesne sınıfının bilgilerinin öğrenme aşamasında bir bütün olarak modellenmesi hedeflenmektedir. Sınıflandırma sırasında, test resminin her bir penceresinde karar verilir. Bu tezde, iki farklı ayrımcı yöntem uydu görüntülerinden uçak tespiti için incelenmiştir. İlk yöntemde, Haar benzeri öznitelikler uçak sınıfını betimlemek üzere zayıf sınıflandırıcı olarak kullanılmaktadır. Daha sonra AdaBoost algoritması uçakları en iyi temsil eden görsel öznitelikleri belirlemek için kullanılır. Son olarak, hız artırımı için sınıflandırıcılar çoklu bir sırayla kullanılarak oluşturulur. İkinci yöntemde, uçak tespiti için hesaplama açısından verimli bir görünüm tabanlı algoritma sunulmaktadır. Hedef ve arka plan arasındaki gri yoğunluk seviyesi farklılıkları üzerinden kenar bilgisini kullanan bir operatör, bir değişmez olarak uçağın şekil bilgileri kullanılarak Haar benzeri çokgen bölgeler ile oluşturulmuştur. Operatör ile eşleşen uçakların, nesne ağırlık merkezi etrafında yüksek yanıtlar vermesi öngörülmüştür. Operatörün hızlı değerlendirilmesi entegral görüntü ile elde edilir. Önerilen algoritma uydu görüntülerinden uçak tipi yer uzamsal nesneleri algılamada doğruluk açısından umut verici sonuçlar vermiştir.
Özet (Çeviri)
There is a rising interest in geospatial object detection due to not only the complexity of manual processing of such huge amount of data provided by high resolution satellite imagery but also for military application needs. A fundamental and yet state-of-the art approach for object detection is based on methods that utilize the global appearance. In such a holistic approach, the information of the object class is aimed to be modeled as a whole in the learning phase. And during the classification, a decision is taken at each window of the test image. In this thesis, two different discriminative methods are investigated for airplane detection from satellite images. In the first method, Haar-like features are used as weak classifiers for the airplane class representation. Then the AdaBoost learning algorithm is used to select the critical visual features that represent the airplanes best. Finally, a cascade of classifiers is constructed in order to speed-up the classifier. In the second method, a computationally efficient appearance-based algorithm for airplane detection is presented. An operator exploiting the edge information via gray level differences between the target and its background is constructed with Haar-like polygon regions using the shape information of the airplane as an invariant. The airplanes matching the operator are supposed to yield higher responses around the centroid of the object. Fast evaluation of the operator is achieved by means of integral image. The proposed algorithm has promising results in terms of accuracy in detecting aircraft type geospatial objects from satellite imagery.
Benzer Tezler
- A fully automatic shape based geo-spatial object recognition
Tam otomatik şekil tabanlı yer uzamsal nesne tanıma
MUSTAFA ERGÜL
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Bilim ve TeknolojiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. A. AYDIN ALATAN
- Termaller ve cumuluslerde meteorolojik parametrelerin ölçülmesi, analizi ve konvektif yapının modellenmesi
Measurements and analysis of the meteorological parameters in thermals and cumulus clouds and modelling of the conventive structure
ZAFER ASLAN
- Hand based biometry
El biyometrisi
ERDEM YÖRÜK
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET BÜLENT SANKUR
- Metric and appearance based visual SLAM for mobile robots
Mobil robotlar için metrik ve görünüm tabanlı görsel Eş Zamanlı Konumlama ve Haritalama
CANER ŞAHİN
- Joint utilization of local appearance descriptors and semi-local geometry for multi-view object recognition
Çok açılı obje tanıma için yerel görsel tanımlayıcıların ve yarı-yerel geometrinin birlikte kullanımı
MEDENİ SOYSAL
Doktora
İngilizce
2012
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. A. AYDIN ALATAN
