Eşle/indirge yöntemine dayalı dağıtık hesaplama ile uydu görüntüleri üzerinden nesne çıkarım mimarisi
A map/reduce distributed and scalable big data framework for object extraction from mosaic satellite images
- Tez No: 538201
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET SAYAR
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 133
Özet
Bir nesnenin görüntüsünün birden fazla mozaik görüntüye düşmesi durumunda, bu nesnenin tanımlanması, çıkarımı ve modellenmesi için söz konusu mozaiklerin birleştirilmesi gerekmektedir. Birleştirilecek olan mozaik sayısı ve/veya boyutları arttıkça ihtiyaç duyulan işlem-gücü ve bellek miktarı üstel olarak artmaktadır. Bu da, işlemlerin tek makinada gerçeklenebilmesini imkansız kılmaktadır. Ayrıca, görüntülerin zaman-mekansal karakteristiklerinden doğan problemler de vardır. Kısmi çakışan mozaikler aynı konumlar (mekansal) için farklı zamanlarda çekilmiş (zamansal) olabilir. Bu durum, birçok nedenlerden dolayı (çekme anındaki hava durumu, uçan nesneler vb.) farklı piksel bilgilerine sahip olacakları için görüntü işleme algoritmalarında başarısız sonuçlar verecektir. Eşle/indirge mimarisine dayalı, ölçeklenebilir ve yüksek başarımlı dağıtık hesaplama ile büyük veri işleme altyapısı geliştirilmiştir. Altyapı olarak açık kaynak Apache Hadoop büyük veri çatısı kullanılmıştır. Eşle/indirge gerçeklenmesi için gerekli eşle ve indirge fonksiyonları, bu fonksiyonlar için girdi çıktı formatları ve nihai olarak birden fazla eşle/indirge setleri için iş/veri akışları tanımlanmıştır. Piksel bazlı büyük mozaik görüntüleri birinci kademe eşle fonksiyonu ile vektörel modele dönüştürülerek ağ tabanlı dağıtık sistemlerdeki bant genişliği problemleri en aza indirilmiştir. Vektörleşen mozaikler daha sonra eşle/indirge iş akışlarına göre en uygun pozisyonda örülmüştür. En uygun posizyon için nokta seti şablon eşleştirmesi mantığına dayalı bir yöntem geliştirilmiştir. Nokta seti şablon eşleştirmesi yöntemi eşleme yapılacak iki nokta seti arasında birebir eşleme yaparak benzerlik araştırır. Çıkarımı yapılan nesneler, Açık Coğrafi Mekansal Konsorsiyumu standartlarında nokta, çizgi, çizgi-setleri ve poligon olarak standart mekânsal veri tabanlarında (PostGIS ve Oracle-Spatial) mekânsal ve topolojik sorgular ve analizler için kullanıma hazır hale getirilmiştir. Sistemin yapılabilirlik ve ölçeklenebilirlik testleri gerçek nesneler üzerinde gerçek uydu görüntüleri ile test edilmiştir.
Özet (Çeviri)
When vision of the various parts of the same object falls in different mosaics, they need to be stitched together in order to obtain that object in one picture. As the number and sizes of the mosaics to be stitched increases, the needed computation resources increases exponentially. This makes stitching in only one computer harder. Also there are some other problems stemming from the spatio-temporal characteristics of satellite images. This might cause misleading pixel values for the same object scattered on different mosaics, and as a result failure in image stitching and object extraction. We proposed a distributed big data framework based on MapReduce approach to enable scalable image stitching and object extraction. To realize such a system, we first need to define mapper and reducer functions, and then their input and output formats. Moreover, in case of having multiple levels of mapper and reducer functions, high level process and data flow needs to be defined. The first level mappers convert raster mosaics into vector counterparts and the following mappers and reducers are performed on the vector mosaics. Stitching of vector representations of the raster images is expected to give better performance in distributed computations by reducing the negative effects of bandwidth problem. Vectorised images were stitched with point set pattern matching based technique. Extracted objects are made available for spatial and topological queries and analyzes in OGSC standards. Feasibility and scalability tests of the proposed system were tested with real satellite images on real objects.
Benzer Tezler
- A distributed graph mining framework based on mapreduce
Eşle/indirge yöntemi üzerine kurulu dağıtık bir ağ madenciliği gerçeklemesi
SERTAN ALKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. TOLGA CAN
- Dağıtık hadoop kümelerinde yeni eşle/indirge programlama algoritması modeli
New map/reduce programming algorithm model in distributed hadoop clusters
EMİN ŞEŞEN
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RESUL KARA
- Bulut bilişim sistemlerinde eşle/indirge yöntemi uygulanarak veri madenciliği yazılım çatısının geliştirilmesi
Development of data mining software framework by using map/reduce method in cloud computing systems
FERHAT ÖZGÜR ÇATAK
Doktora
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ERDAL BALABAN
- HADOOP eşle/indirge mimarisi kullanılarak görüntülerin en uzun ortak alt dizi algoritması ile örülmesi
Distributed image stitching with longest common substring algorithm using HADOOP mapreduce architecture
ENES YÜCER
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET SAYAR
- Büyük dikgen görüntülerin örülmesi işleminin eşle/indirge tabanlı büyük veri mimarilerine uyarlanması
Adaptation of ortogonal image stitching to big data frameworks
HAYRUNNİSA SARI
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET SAYAR