Geri Dön

Point-based matching of oblique ımages acquired from airplane and uav platforms

Uçak ve iha platformlarından elde edilen eğik görüntülerin nokta tabanlı eşleştirilmesi

  1. Tez No: 640153
  2. Yazar: SILA BAŞ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ALİ ÖZGÜN OK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 87

Özet

Eğik hava algılayıcılarından ve İnsansız Hava Araçları'ndan (İHA) alınan görüntüler yaygın olarak kullanılmaktadır. Eğik görüntüleme, üç boyutlu uzaydaki nesnelerin yanal görünümlerinin daha iyi görselleştirilmesini sağlar. Öte yandan İHA ile görüntüleme, hava ve yersel fotogrametri arasındaki boşluğu doldurur. Bu yüzden, eğik hava görüntüleri ve İHA görüntülerinin hassas özellik eşlemesinde birlikte kullanılması 3 boyutlu şehir modelleri için yoğun nokta çıkarımı, görselleştirme, 3 boyutlu şehir modellerine doku giydirilmesi vb. gibi uygulamalarda faydalı olabilecek güvenilir bilgiyi sağlayabilir. Bu çalışmada eğik hava ve İHA görüntülerinin nokta-tabanlı özellik eşlemesi için yeni bir yaklaşım sunulmuştur. Önerilen yaklaşım, hem eğik hem de İHA görüntülerinde özellik çıkarımı için güçlü A-KAZE tanımlayıcısını kullanmaktadır. Mümkün olduğunca fazla sayıda potansiyel eşleme oluşturmak için yinelemeli bir şekilde özellik çıkarımı geliştirilmiştir. Yinelemeler sırasında karşılık gelen özelliklerin eşlenmesi için Brute Force, sol-sağ tutarlılık kontrolü ve hatalı eşlemelerin filtrelenmesi içinse Lowe'nin en yakının bir sonraki en yakına mesafe oranı testi kullanılmıştır. Potansiyel eşlemelerden başarılı eşlemelerin elde edilmesi için 3 farklı strateji uygulanmıştır. Uygulanan her strateji, iki veri seti arasında uygulanan epipolar kısıtı ile birlikte eşleme noktalarının seçimi için sağlam birer yöntem sunmaktadır. Geliştirilen yaklaşım, Almanya Dortmund merkezi üzerinde çekilen ve Uluslararası Fotogrametri ve Uzaktan Algılama Birliği (ISPRS) görüntü yöneltme değerlendirmesi çerçevesinde sağlanan görüntü çiftleri üzerinde test edilmiştir. Geliştirilen yaklaşım eşleme hassasiyeti açısından başarılı sonuçlar verirken doğru-pozitif ve yanlış-pozitif eşlemeler arasında güzel bir denge sağlamaktadır. Ayrıca, önerilen yaklaşımın iki farklı test çifti üzerindeki sonuçları daha önce literatürde geliştirilen yaklaşımların sonuçlarından daha iyi olarak bulunmuştur.

Özet (Çeviri)

Images acquired from airborne oblique sensors and from Unmanned Aerial Vehicles (UAV) are widely used. On one hand, oblique imaging allows better visualization of side views of objects in three dimensional spaces. On the other hand, UAV imaging closes the gap between aerial and terrestrial photogrammetry. Therefore, combining airborne oblique and UAV images with a precise feature matching strategy can provide reliable information that can be useful for applications such as dense point cloud extraction for 3D city modeling, visualization, textured 3D city models, and so forth. In this study, a novel framework for the point-based feature matching of the airborne oblique and UAV imagery is presented. The proposed framework makes use of the powerful A-KAZE descriptor for feature extraction in both oblique and UAV images. Feature extraction with an iterative scheme is developed to construct tentative matches as many as possible. During the iterations, Brute Force matching is utilized for the initial matching of the corresponding features and left-right consistency check together with Lowe's nearest-next distance ratio test are forced to filtering erroneous matches. In order to extract putative matches from the tentative matches, three different strategies are implemented. Each strategy employed outlines a different robust method for the selection of matching points along with the epipolar constraint enforced between the two datasets. The developed framework is tested for image pairs acquired over the DortmundCentre, Germany, from the International Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ISPRS) image orientation benchmark dataset. The proposed framework yields successful results in terms of matching precision and provides a nice balance between the true-positive and false-positive matches. Besides, the results of the proposed framework for two different test pairs outperformed the results of the previously developed approaches in the literature.

Benzer Tezler

  1. Dijital ortofoto üretimi ve kullanımı

    Generation and use of digital orthophotos

    OZAN DİVAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeodezi ve Fotogrametri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SITKI KÜLÜR

  2. Interest point matching across arbitrary views

    Rastgele görüntülerde ilgi noktası eşleme

    İLKER BAYRAM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYDIN ALATAN

  3. Matching day and night location images using sift and logistic regression

    Gece ve gündüz lokasyon imgelerinin sıft öznitelikleri ve logistik regresyon ile eşleştirilmesi

    NAZLI TEKİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMelikşah Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. KADİR AŞKIN PEKER

  4. Palm vein print to recognition and matching between the people

    Avuçiçi damar yapısı ile kişi tanımlama ve eşleştirme

    ABEER ADNAN ABDULRAHMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilim ve TeknolojiTürk Hava Kurumu Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    Assist. Prof. Dr. YURIY ALYEKSYEYENKOV

  5. Yerel öznitelikler kullanarak görüntü indeksleme ve eşleme

    Image indexing and matching using local features

    ONUR ÇALIKUŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLGE GÜNSEL KALYONCU