Markov random field based road network extraction from high resolution satellite images
Yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden Markov rastgele alan bazlı yol ağı çıkarımı
- Tez No: 338322
- Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR HALICI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Destek vektör makineleri, Gauss karışım modeli, Markov rastgele alanları, Uydu görüntüleri, Support vector machines, Gaussian mixture model, Markov random fields, Satellite images
- Yıl: 2013
- 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: Belirtilmemiş.
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
- Multi-view video coding via dense depth field
Sık derinlik haritası ile çok-görüntülü video kodlaması
BURAK OĞUZ ÖZKALAYCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2006
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. AYDIN ALATAN
- 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
1990
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. LEVENT ONURAL
- Markov ve Gibbs rastlantı alan modelleri ile doku sentezleme ve sınıflandırma
Texture synthesis and classification using Markov and Gibbs random field models
ERDOĞAN CAMCIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1990
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. ERDAL PANAYIRCI
- Stochastic modelling of earthquake occumences and estimation of seismic hazard: A Random field approach
Deprem oluşumlarının stokastik modellemesi ve sismik tehlikenin tahmini: çok boyutlu rassal fonksiyon yaklaşımı
AYŞEN AKKAYA (DENER)
- Object-based 3-D motion and structure analysis for video coding applications
Video kodlama uygulamaları için nesneye dayalı üç-boyutlu harket ve derinlik analizi
A.AYDIN ALATAN
Doktora
İngilizce
1997
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEVENT ONURAL