Geri Dön

Markov random field based road network extraction from high resolution satellite images

Yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden Markov rastgele alan bazlı yol ağı çıkarımı

PDF İndir

  1. Tez No: 338322
  2. Yazar: MAHİR ÖZTÜRK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR HALICI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2013
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 90

Özet

Yol Ağları kırsal ve kentsel planlama, altyapı planlaması, taşımacılık yönetimi, araç navigasyon sistemleri gibi çeşitli uygulamalarda önemli bir rol oynamaktadır. Coğrafi Bilgi Sistemleri'nin (CBS) yol veritabanı güncellenmesi genellikle uygu görüntülerinden yolların manuel çıkarımı ile yapılmaktadır. Ancak bu işlem zaman alıcı ve yoğun emek gerektiren bir süreçtir. Mevcut literatürde, yolları çıkarımı işlemini otomatikleştirme amacıyla yayınlanmış çok sayıda araştırma vardır. Ancak, otomatik işlemler bazı hatalı ve eksik sonuçlar üretmekte ve hala insan müdahalesini zorunlu kılmaktadır.Bu araştırmanın amacı, yüksek çözünürlüklü multi-spektral uydu görüntülerden yol ağının çıkarılması için bir yöntem önererek varolan yöntemlerin doğruluğunu geliştirmektir. Önerilen yöntem Tek Sınıf Destek Vektör Makineleri ve Gauss Karışım Modelleri sınıflandırıcıları kullanarak görüntülerin spektral sınıflandırılması ile başlar. Daha sonra sınıflandırma işleminin sonuçlarını iyileştirmek amacıyla önerilen iteratif şablon eşleme filtresi uygulanır. K-medyan kümeleme algoritması ile çıkarılan muhtemel yolların orta noktaları tespit edilir. Nihai yol ağı Markof Rasgele Alanı yöntemi kullanılarak çıkartılır. Yol çıkarım algorithmasının sonuçları bir dizi kalite metrikleri kullanılarak değerlendirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Road Networks play an important role in various applications such as urban and rural planning, infrastructure planning, transportation management, vehicle navigation. Extraction of Roads from Remote Sensed satellite images for updating road database in geographical information systems (GIS) is generally done manually by a human operator. However, manual extraction of roads is time consuming and labor intensive process. In the existing literature, there are a great number of researches published for the purpose of automating the road extraction process. However, automated processes still yield some erroneous and incomplete results and human intervention is still required.The aim of this research is to propose a framework for road network extraction from high spatial resolution multi-spectral imagery (MSI) to improve the accuracy of road extraction systems. The proposed framework begins with a spectral classification using One-class Support Vector Machines (SVM) and Gaussian Mixture Models (GMM) classifiers. Spectral Classification exploits the spectral signature of road surfaces to classify road pixels. Then, an iterative template matching filter is proposed to refine spectral classification results. K-medians clustering algorithm is employed to detect candidate road centerline points. Final road network formation is achieved by Markov Random Fields. The extracted road network is evaluated against a reference dataset using a set of quality metrics.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    180834

    Multi-view video coding via dense depth field

    Sık derinlik haritası ile çok-görüntülü video kodlaması

    BURAK OĞUZ ÖZKALAYCI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. AYDIN ALATAN

  2. Tez No

    401671

    Generation and analysis of segmentation trees for natural images

    Başlık çevirisi yok

    EMRE AKBAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUniversity of Illinois at Urbana-Champaign

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. NARENDRA AHUJA

  3. Tez No

    305586

    Facial soft tissue segmentation in MRI using unlabeled atlas

    Yüz bölgesi yumuşak dokusunun atlas temelli segmentasyonu

    YOUSEF REZAEİTABAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Bilim ve TeknolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZLEM ÜÇOK

    YRD. DOÇ. DR. İLKAY ULUSOY

  4. Tez No

    75247

    Markov random fields and a multiscale implementation of markov random fields on Bayesian image segmentation

    Başlık çevirisi yok

    UĞUR SIVAKÇI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERTUĞRUL ÇELEBİ

  5. Tez No

    9033

    Generation and parameter estimation of markov random field textures and a parallel network for texture generation

    Markov rastgele alanı dokularının üretimi, parametrelerinin kestirimi ve doku üretimi için paralel, ağ yapılı bir devre

    MEHMET İZZET GÜRELLİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1990

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. LEVENT ONURAL

Geri Dön