Süper-çözünürlük yöntemlerinin hiperspektral görüntülerin çözünürlüklerinin artırılmasına etkisi
Effects of super-resolution methods on improving hyperspectral image resolutions
- Tez No: 430057
- Danışmanlar: PROF. DR. EDİZ POLAT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 94
Özet
Yüksek spektral bilgiye sahip olmasından dolayı, hiperspektral görüntüler birçok alanda kullanılmaktadır. Ancak bu görüntüler, donanımsal kısıtlamalardan dolayı düşük uzamsal çözünürlüğe sahiptir. Hiperspektral görüntülerin uzamsal çözünürlüğünün düşük olması, askeri ve sivil birçok alanda yapılacak çalışmalarda problem oluşturmuştur. Donanımsal olarak yüksek maliyet gerektirmesi sebebiyle, hiperspektral görüntülerin uzamsal çözünürlüğünü arttırmak için yazılımsal yöntemlere yönelim artmıştır. Yazılımsal olarak yapılan çalışmalarda alınan iyi sonuçlar ve düşük maliyetten dolayı, son dönemlerde bu alana rağbet artmaktadır. Bu tez çalışmasında, hiperspektral görüntülerin uzamsal çözünürlüklerini arttırmak ve uzamsal çözünürlüğü geliştirmek için kullanılan farklı metotların detaylı karşılaştırılması amaçlanmıştır. Yapılan çalışmada, hiperspektral süper-çözünürlük yöntemi olarak, Pan-keskinleştirme yöntemlerinden IHS ve PCA Pan-Keskinleştirme yöntemleri ile K-SVD, ODL ve Bayes sözlük öğrenme tabanlı seyrek temsil yöntemleri uygulanmıştır. Anılan bu beş metot ile hiperspektral görüntülerin uzamsal çözünürlüğü başarıyla geliştirilmiş olup; RMSE, SAM ve işlem zamanı olmak üzere üç farklı parametre göz önüne alınarak karşılaştırma yapılmıştır. Yapılan bu karşılaştırmada hiperspektral görüntünün uzamsal çözünürlüğünü arttırmak için uygun metodun tespit edilmesi amaçlanmıştır. Alınan sonuçlar doğrultusunda tüm metotların birbirlerine oranla olumlu veya olumsuz yönleri karşılaştırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Due to having high spectral resolution, hyperspectral images are used in many areas. However, these images have low spatial resolution because of hardware limitations. On account of having low spatial resolution of hyperspectral imagery, it has created a problem on future studies conducted in many military and civilian applications. Because of requirement of high hardware cost, the tendency to software-based methods for improving spatial resolution of hyperspectral imagery has increased. Due to obtaining high success results and having low cost in software-based methods, this area has become more popular recently. In this thesis, we aim to improve the spatial resolution of hyperspectral images and compare different methods which are used to enhance spatial resolution of hyperspectral images. In this study, Pan-sharpening methods IHS and PCA along with dictionary learning-based sparse representation methods K-SVD, ODL and Bayesian have been employed. Successful results have been obtained for improving spatial resolution of hyperspectral images by using these five methods mentioned above, in addition a comparison has been performed using RMSE, SAM and processing time as parameters. It is aimed to identify the most appropriate method for improving spatial resolution of hyperspectral images. Based on the results, the comparison has been performed to identify the positive and negative effects of the methods.
Benzer Tezler
- Hyperspectral imagery super-resolution
Hiperspektral görüntülerde süperçözünürlük
HASAN IRMAK
Doktora
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÖZDE AKAR
YRD. DOÇ. DR. SENİHA ESEN YÜKSEL
- Süper çözünürlük yöntemlerinin ultrason görüntülerinde incelenmesi
Examination of super resolution methods on ultrasound images
EZGİ KÜPÇÜOĞLU YAŞIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE
- Görüntü işleme temelli süper çözünürlük yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparison of super-resolution methods based on image processing
NURİ OSMANİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. RİFAT KURBAN
- Termal görüntülere derin öğrenme tabanlı süper çözünürlük yöntemlerinin uygulanması
Application of deep learning based super resolution in thermal images
CANER CİVE
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
- Uydu imgelerine derin öğrenme tabanlı süper çözünürlük yöntemlerinin uygulanması ve imgelerin iyileştirilmesi
Application of deep learning based super resolution methods to satellite images and improvement of images
AYŞE CENGİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilim ve TeknolojiFırat ÜniversitesiEkobilişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERYA AVCI