Uzaktan algılanan görüntüler için görüntü iyileştirme yöntemlerinin incelenmesi
Investigation of techniques of image enhancement in remote sensing images
- Tez No: 511482
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NUR HÜSEYİN KAPLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erzurum Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
Günümüzde uzaktan algılama teknolojisi ile işlenen görüntülerden tarım, savunma sanayi gibi çeşitli alanlarda faydanılmaktadır. Kullanıldığı alana bağlı olarak uzaktan algılama görüntülerinin kalitesi önemli olmaktadır. Bu amaçla çeşitli görüntü işleme adımları uygulanmaktadır. Bu adımlardan biri de görüntü iyileştirme teknikleridir. Görüntü iyileştirme, uzaktan algılama ile elde edilen görüntülerde çeşitli sebeplerden dolayı oluşan bozulmalar için görüntüyü oluşturan imgelerdeki bilginin yorumlanabilirliğini artırmak, görüntü algılanabilirliğini geliştirmek ve ileri görüntü işleme adımları için daha iyi bir giriş görüntüsü sağlamak için kullanılan tekniklerin genel adıdır. Uzaktan algılamada görüntü iyileştirme, görüntü karşıtlığını (kontrastını) artırırken ve/veya detay iyileştirilme yaparken orijinal renk bilgisini de korumak zorundadır. Bu tez çalışmasında uzaktan algılama görüntülerine uygulanan görüntü iyileştirme tekniklerinin incelenmesi ve uygulanması yapılmıştır. Görsel olarak anlama ve yorumlamayı kolaylaştırma, karşıtlık iyileştirme, kenar bilgilerini, sınırlarını korumak ve vurgulamak için kullanılan çeşitli görüntü iyileştirme teknikleri vardır. Bu tez çalışmasında, iyileştirme tekniklerinden önemli ve güncel olan tekniklerin bir kısmı incelenmiştir. Bu teknikler içerisinden; Histogram Eşitleme, Ayrık Dalgacık Dönüşümü ve Tekil Değer Ayrışımı ile Uydu Görüntülerinin İyileştirilmesi, Düzenli-Histogram Eşitleme ve Ayrık Kosinüs Dönüşümü Kullanarak Uzaktan Algılama Görüntü İyileştirme, Puslu Görüntü Modeli Kullanılarak Uzaktan Algılama Görüntü İyileştirilmesi, Bilateral Filtreleme ile Uzaktan Algılama Görüntüsü İyileştirme teknikleri incelenmiş ve uygulanmıştır. Uygulanan bu tekniklerin görsel ve nicel sonuçlarına göre Histogram Eşitleme tekniği görüntüdeki karşıtlığı artırırken kenar bilgilerini koruyamamıştır. Ayrık Dalgacık Dönüşümü ve Tekil Değer Ayrışımı ile Uydu Görüntülerinin İyileştirilme tekniği, görüntü karşıtlığını artırmış, kenar bilgilerini Histogram Eşitleme yönteminden daha iyi koruyor olsa bile bozulmalar gözlenmiştir. Düzenli-Histogram Eşitleme ve Ayrık Kosinüs Dönüşümü Kullanarak Uzaktan Algılama Görüntü İyileştirme tekniği ile görüntü karşıtlığı iyileştirilmiş ve kenar ayrıntıları vurgulanmış bir görüntü elde edilse de gürültüden dolayı meydana gelan bozulmalar giderilememiştir. Puslu Görüntü Modeli Kullanılarak Uzaktan Algılama Görüntü İyileştirilme tekniğinde, kenar ayrıntılar vurgulanmış ve karşıtlık artrımı sağlanmış olsa da görüntünün renk korunumu yeterince sağlanamamıştır. Bilateral Filtreleme ile Uzaktan Algılama Görüntüsü İyileştirme tekniği, görüntünün kenar bilgileri korunmuş ve iyileştirilmiş ancak renk korumu yeterince sağlanamamıştır.
Özet (Çeviri)
Today, the images processed by remote sensing technology are used in many areas such as agriculture and defence industry. The quality of remotely sensed images are important according to the area of usage. For these purpose image prosesing steps are applied to the remote sensing images. One of the steps is image improvement techniques. Image enhancement is the technique used to improve the interpretability of information, to improve image perception, and to provide a better input image for further image processing steps. Remote sensing image enhancement has to maintain original color information while enhancing image contrast, and provide detail enhancement. In this thesis study, image enhancement techniques for remote sensing images are examined and applied. Image enhancement techniques are used to visually understand and interpret, to improve contrast, to maintain edge information, to limit and emphasize boundaries. This enhancement techniques; Histogram Equalization, Satellite Image Contrast Enhancement Using Discrete Wavelet Transform and Singular Value Decomposition, Remote Sensing Image Enhancement Using Regularized-Histogram Equalization and Discrete Cosine Transformation, Remote Sensing Image Enhancement Using Hazy Image Model, Remote Sensing Image Enhancement Via Bilateral Filtering have been studied and implemented. According to the visual and quantitative results of these techniques, when the histogram equalization technique increases the image contrast while the edge information is not preserved. Satellite Image Contrast Enhancement Using Discrete Wavelet Transform and Singular Value Decomposition Technique increased image contrast, but had corrupted edge information. Remote Sensing Image Enhancement Using Regularized-Histogram Equalization and Discrete Cosine Technique provides an image with improved contrast and emphasized edge information, however the distortions caused by noise could not be removed. In Remote Sensing Image Enhancement Using Hazy Image Model Technique, color preservation of the image is not well preserved whereas an edge-detail-enhanced and contrast-enhanced image is obtained. Remote Sensing Image Enhancement via Bilateral Filtering Technique protects and enhances the edges of the image, however does not provide sufficient color preservation.
Benzer Tezler
- Uzaktan algılama için görüntü iyileştirme metotlarının incelenmesi
Analysis of image enhancement methods for remote sensing
YASİN DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiErzurum Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NUR HÜSEYİN KAPLAN
- Hyperspectral image classification using an active deep learning framework including edge preserving filters
Hiperspektral görüntülerin kenar koruyucu filtreler içeren bir aktif derin öğrenme çerçevesiyle sınıflandırılması
ZAINAB DHEYAA MOHAMMED AL-SAMMARRAIE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ CAN KARACA
- Derin öğrenme tabanlı süper çözünürlük teknikleri kullanarak JPEG sıkıştırma kaybının iyileştirilmesi
Recovering JPEG compression loss via deep learning-based super resolution techniques
MUHAMMET BOLAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA
DR. NURULLAH ÇALIK
- Makine öğrenme yöntemleriyle uydu görüntülerinin sınıflandırılması ve zamansal değişiminin izlenmesi
Classification of satellite images and monitoring the temporary changes by machine learning methods
SOLMAZ BABAKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UĞUR ALGANCI
- Investigation of artificial intelligence-based point cloud semantic segmentation
Yapay zeka tabanlı nokta bulutu semantik bölümlendirmesinin incelenmesi
MUHAMMED ENES ATİK
Doktora
İngilizce
2022
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZAİDE DURAN