Geri Dön

Sar imgelerinin öznitelik tabanlı sınıflandırılması

Feature – based classification of sar images

  1. Tez No: 604854
  2. Yazar: AYŞE TOMBAK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. KORAY KAYABOL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 61

Özet

Uzaktan algılamada sentetik açıklık radar (SAR) imgelerinin sınıflandırılması yeryüzü bölgelerinin doğru yorumlanması açısından önemlidir. Öznitelikler kullanılarak yapılan sınıflandırma işlemi, piksel genlikleri kullanılarak yapılan sınıflandırmaya göre daha iyi sonuçlar vermektedir. Bu çalışmada, uydudan elde edilmiş SAR imgelerden yeryüzü bölgeleri farklı öznitelik yöntemleri kullanılarak piksel tabanlı olarak sınıflandırılmıştır. Öznitelik çıkarma yöntemi olarak yönlü gradyanların histogramı, yerel ikili örüntü, Gabor süzgeci, gri seviyeli eş-oluşum matrisi ve öznitelik profil yöntemleri kullanılmıştır. Sınıflandırma işlemi ise Bayesçi Gaussların karışım modeli kullanılarak yapılmıştır. Gerçek SAR uydu imgeleri ile yapılan testlerde, öznitelik profil yöntemi ile çıkarılan öznitelikler piksel tabanlı sınıflandırmada diğer öznitelik çıkarma yöntemlerine göre daha iyi sonuçlar vermiştir.

Özet (Çeviri)

The classification of synthetic aperture radar (SAR) images is an important task in the correct interpretation of the land-covers. Classification using features gives better results than classification using pixel amplitudes. In this study, the pixel-based classification is performed by extracting features from SAR images acquired by satellites. Histogram of oriented gradients, local binary patterns, Gabor filters, feature profiles and gray level co-occurrence matrix methods are used for feature extraction. Bayesian Gaussian mixture model was used as classifier. The tests carried on real SAR images show that the features extracted by feature profiles method give the better results than the features extracted by the other methods.

Benzer Tezler

  1. SAR imgelerinin anlambilimsel sınıflandırılması

    Semantic classification of SAR images

    İLTER TÜRKMENLİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGebze Teknik Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KORAY KAYABOL

  2. Sar imgelerinde gözetimsiz sınıflandırma yöntemleri ile arazi örtüsü sınıflandırması

    Land cover classification for sar imagery using unsupervised methods

    DUYGU YUMUŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. YAKUP SABRİ ÖZKAZANÇ

  3. Cepstral methods for image feature extraction

    İmge öznitelik çıkarımı için kepstral yöntemler

    SERDAR ÇAKIR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. A. ENİS ÇETİN

  4. Methods for target detection in SAR images

    SAR imgelerinde hedef tespit yöntemleri

    KAAN DUMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. A. ENİS ÇETİN

  5. Segmentation of satellite sar images using squeeze and attention based deep networks

    Uydu-bazlı sar imgelerınde kısık dıkkat odaklı derin ögrenme kullanan segmentasyon algoritması

    ELMIRA KHAJEI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM KÖRPEOĞLU