Geri Dön

Correlation-based variational change detection

İlinti tabanlı değişiklik tespiti

  1. Tez No: 513105
  2. Yazar: GİZEM AKTAŞ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FATOŞ TUNAY YARMAN VURAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 164

Özet

Değişiklik tespiti, dünya yüzeyini gözlemlemek için kullanılan oldukça önemli bir araştırma konusudur. Fakat doğru bir değişiklik haritası elde etmenin görüntünün gürültülü olması, gözle fark edilemeyen değişimlerin olması ve görüntü alma işlemindeki farklılıklar gibi çeşitli zorlukları vardır. Çeşitli çalışmalar bu problemleri, görüntü alma farklarını ortadan kaldırmak için gürültüyü azaltma, görüntü örtüştürme ve görüntü normalleştirme gibi ayrı adımlar olarak ele almıştır. Bu birbirinin içine geçmiş büyük bir problemi, alt problemlere ayırarak adım adım çözme yöntemi oldukça yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Fakat, bu yaklaşımda her adımda meydana gelebilecek hatalar bir sonraki adımın da sonucunu etkilemektedir ve dolayısıyla her adımda biriken hatalar en son elde edilen değişiklik tespiti haritasının da mutlak doğruluğunun azalmasına neden olmaktadır. Bu çalışmada, yükseklik modelleri için ilinti tabanlı değişimsel bir değişiklik tespit yöntemi önerilmiştir. Özünde bu yöntem, değişimsel bir maliyet fonksiyonunu en küçülterek çözmektedir. Bu maliyet fonksiyonu değişim tespiti yapılan arazinin detaylarını korurken aynı zamanda da elde edilen değişim haritasının pürüzsüz olmasını amaçlar. Bu değişimsel maliyet fonksiyonunda, yeni bir ilinti tabanlı veri sadakat terimi ve elde edilen değişiklik haritası üzerinde pürüzsüzlüğünü sağlayan bir L1-norm düzennlileştirme terimi kullanılır. Ayrıca, değişim bölgelerinin kenarları ve köşeleri gibi özniteliklerini koruyabildiği için L1-norm toplam varyasyon (TV) düzenlilik terimi tercih edilir. Önerilen maliyet fonksiyonu, basit matematiksel yaklaşımlar kullanılarak basit ve etkili bir algoritma ile yinelenen bir şekilde en küçültülür. Sentetik veri üzerinde yapılan nicel deneyler, önerilen algoritmanın düşük yanlış alarm ile çalışırken, yani 10^-2 değerinden daha az, yüksek tespit oranı (%95) sağlayabildiğini göstermektedir. Ayrıca, gerçek uzaktan algılama verileri üzerinde yapılan niteliksel deneyler, farklı özelliklere sahip değişiklikler için de önerilen algoritmanın başarısını göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Change detection is an important research topic for observing the earth but there are various challenges to obtain an accurate change map such as image noise, subtle differences and image acquisition alteration. Various studies handled these problems as separate steps. In the first step, images are registered, then the image noise are eliminated. After images are normalized to eliminate image acquisition differences, actual change detection routine can be applied as a final step. However, this step-by-step approach leads to accumulation of errors in each step which leads to decrease in accuracy of final change detection map. Step-by-step approach is widely used because these problems are interpenetrated to each other and researchers use this to divide problem into sub-problems. In this study, a correlation based variational change detection (CVCD) method for elevation models is proposed. In essence, CVCD aims to produce smooth change maps while preserving the details of the terrain by minimizing a variational cost function. In this variational cost function a novel correlationbased data fidelity term is used with an L1-norm regularization term which imposes smoothness on obtained change map. In addition, L1-norm TV regularization term is preferred because it can preserve details such as point-changes, edges and corners of changes. In order to minimize the proposed cost function using simple approximations in an iterative manner, a simple and efficient algorithm is suggested. Quantitative experiments on synthetic noisy data show that CVCD can provide a detection rate of 95% while staying in the low false alarm regime, i.e. less than 10^-2. Also, qualitative experiments on real-world data show the success of the CVCD for the changes with different characteristics.

Benzer Tezler

  1. Zemin sıvılaşması ve fay hareketleri nedeniyle oluşan konum değişikliklerinin fotogrametrik yöntemlerle belirlenmesi

    Determination of spatial changes caused by liquefaction and fault movements by means of photogrammetric methods

    OKTAY AKSU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖNÜL TOZ

  2. Ftir histo-spectroscopic evaluation and chemometric discrimination of colon cancer

    Kolon kanserinin ftır hısto-spectroscopıc değerlendirmesi ve kemometrik ayrıştırımı

    SUSAN NAJAH MAHDI AL-KINANI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Biyokimyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. RAMAZAN KIZIL

  3. Dağıtık üretim güç sistemlerinde geliştirilmiş oylama modeli tabanlı arıza tespiti ve sınıflandırması

    Improved voting model based fault detection and classification in distributed generation power systems

    FEVZEDDİN ÜLKER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET KÜÇÜKER

  4. High resolution melting curve (hrm) analiz yönteminin delesyon tipi mutasyonlarin saptanmasinda kullanimi

    High resolution melting curve (HRM) analysis technique for detection of deletion type mutations

    ASLI KUZPINAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Tıbbi BiyolojiHacettepe Üniversitesi

    Tıbbi Biyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ŞÜKRİYE AYTER

  5. Elektrik motorlarında dalgacık analizi yaklaşımı ile rulman arıza tanısı ve yapay zeka tabanlı bir durum izleme sistemi

    Bearing fault diagnosis with the approach of wavelet analysis and a condition monitoring system based on artificial intelligence in electric motors

    EMİNE AYAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERHAT ŞEKER