Geri Dön

Hiperspektral görüntülerin dönüşüm temelli yöntemler ile sıkıştırılması

Compression of hyperspectral images by transformation based methods

  1. Tez No: 619689
  2. Yazar: ERGÜN CAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET KEMAL GÜLLÜ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 80

Özet

Hiperspektral görüntüleme günümüzde farklı uygulama alanlarındaki kullanımı sayesinde oldukça popüler bir konu haline gelmiştir. Gelişen uydu teknolojileri ve algılayıcılarının yüksek irtifa araçlarında kullanılması ile birlikte kolaylıkla alınabilen hiperspektral görüntüler; hedef, değişim ve anomali tespiti, sınıflandırma ve bölütleme çalışmaları, yüzey ve atmosferik bileşenlerin analizi, toprak tipinin incelenmesi, tarım ve orman izleme uygulamaları, askeri gözetim gibi çok geniş bir uygulama alanına sahiptir. Fakat hiperspektral görüntüler kapladıkları büyük alanlar nedeniyle iletim esnasında bant genişliği açısından veya depolama sırasında hafıza boyutu gereksinimi açısından sorunlar oluşturmaktadır. Bu nedenle gerek iletimde bant genişliğinin düşürülmesi gerekse verilerin saklanmasında depolama alanının azaltılması için literatürde hiperspektral görüntü sıkıştırma konusu ortaya çıkmıştır. Yüksek irtifa araçları vasıtasıyla alınan bu görüntülerin sıkıştırma işlemlerinin yine bu araçlar üzerindeki gömülü sistemlerde gerçekleştirilmesi gerekmektedir. Bu durumda sistem üzerinde çok güçlü donanım ve kaynakların olmadığı göz önüne alınarak sıkıştırma yönteminin düşük işlemsel karmaşıklığa sahip olması ve kolaylıkla entegre edilebilmesi beklenmektedir. Bu nedenle bu tez çalışmasında yüksek sıkıştırma oranlarına çıkabilen ve görece daha düşük işlemsel karmaşıklığa sahip dönüşüm temelli sıkıştırma yöntemleri geliştirilmiştir. Geliştirilen yöntemlerde, literatürdeki diğer yöntemler gibi yüksek sıkıştırma oranlarında görüntü kalitesinde meydana gelen kaybın azaltılması amaçlanmıştır. Önerilen bu yöntemler, literatürdeki diğer yöntemler ile karşılaştırılarak performans analizi yapılmıştır. Ayrıca sadece sıkıştırma performansı değil hedef ve anomali tespiti gibi uygulama alanlarındaki başarımı da irdelenmiştir.

Özet (Çeviri)

Today, hyperspectral images have become a very popular subject thanks to their use in different fields of application. Hyperspectral images can be easily received by high-altitude vehicles with developing satellite technologies and sensors. These images have a wide range of uses such as target, change and anomaly detection, classification and segmentation studies, surface and atmospheric components, soil type analysis, agriculture and forest surveillance applications, military surveillance. However, hyperspectral images create problems in terms of bandwidth during transmission or memory size requirement during storage due to the large areas they occupy. Therefore, in the literaturei the subject of hyperspectral image compression has emerged in order to reduce the bandwidth in transmission and to reduce the storage space in data storage. Compression of these images, taken by high-altitude vehicles, must also be performed in embedded systems on these vehicles. In this case, considering that there are not very strong hardware and resources on the system, the compression method is expected to have low operational complexity and can be easily integrated. Therefore, in this thesis, transformation based compression methods which can reach high compression ratios and have relatively lower operational complexity have been developed in a unique way. In the developed methods, like other methods in the literature, it is aimed to reduce the loss of image quality at high compression ratios. These methods are compared with other methods in the literature and performance analysis is performed. In addition, not only compression performance, but also performance in application areas such as target and anomaly detection were examined.

Benzer Tezler

  1. Hyperspectral image compression using sparse representations and wavelet transform based spectral decorrelation

    Seyrek gösterimler ve dalgacık dönüşümüne dayalı izgel ilintisizleştirme kullanarak hiperspektral görüntü sıkıştırma

    HAYDER JAWDHARI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN

  2. Hiperspektral görüntülerde eser miktarda kimyasal madde tespiti

    Detection of trace amount chemical substances in hyperspectral images

    ŞAFAK ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. SENİHA ESEN YÜKSEL ERDEM

  3. Hiperspektral görüntülerin yüksek doğruluklu sınıflandırılması

    Hyperspectral image classification with high accuracy

    BEGÜM DEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. SARP ERTÜRK

  4. Hyperspectral imaging and machine learning of texture foods for classification

    Dokulu gıdaların sınıflandırılmasında hiperspektral görüntüleme ve makine öğrenmesi

    MUSA ATAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Bölümü

    PROF. DR. YASEMİN YARDIMCI ÇETİN

    YRD. DOÇ. DR. ALPTEKİN TEMİZEL

  5. Hiperspektral görüntülerde yarı güdümlü öğrenme teknikleri

    Semi supervised learning techniques on hyperspectral images

    MUHAMMET SAİD AYDEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÖKHAN BİLGİN