Derin öğrenme algoritmaları kullanarak uydu görüntüleri zenginleştirme
Enhancement of satellite images using deep learning algorithms
- Tez No: 653451
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İSMAİL BABAOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Konya Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 67
Özet
Günümüzde sivil savunma operasyonları, maden arama çalışmaları, tarımsal üretim ve coğrafi bilgi sistemleri gibi birçok alan için uydu görüntülerinden elde edilen bilgiler kullanılmaktadır. Görüntülerin çözünürlüğü ve bulundurduğu bileşenlerin detay seviyeleri elde edilen bilgilerin doğruluğunda ve kullanılabilirliğinde önemli etkendir. Bu nedenle görüntülerin çözünürlüğü ve kalitesini arttırmak için literatürde birçok görüntü zenginleştirme algoritması geliştirilmiştir. Görüntü zenginleştirme algoritmaları düşük çözünürlüklü görüntüyü belli işlemlerden geçirerek içerdiği bileşenlerin seviyesini ve görüntünün çözünürlüğünü arttırma işlemi olup günümüzde daha çok süper çözünürlük olarak bilinmektedir. Son zamanlarda popüler olarak çalışılan alanlardan biri olan derin öğrenme, süper çözünürlük problemlerinde de yüksek performans göstermektedir. Bu sebeple, derin öğrenme tabanlı süper çözünürlük algoritmaları son zamanlarda en çok araştırılan alan olmuştur. Bu tez çalışmasında derin öğrenme tabanlı süper çözünürlük algoritmaları kullanılarak düşük çözünürlüklü uydu görüntülerinden yüksek çözünürlüklü görüntüler elde edilmiştir. Ayrıca süper çözünürlük için yeni bir derin öğrenme tabanlı algoritma önerilmiştir. Önerilen algoritma, diğer algoritmalarla referanslı görüntü kalite ölçüm metrikleri ile kıyaslanmış olup elde edilen sonuçlar değerlendirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Today, the information obtained by satellite images is used inmany areas such as civil defense operations, mineral exploration, agricultural production and geographical information systems. The accuracy and usability of the information obtained from the images are related to the resolution of the image and the detail levels of the components. For this reason, many image enhancement algorithms have been developed in literature to increase the resolution and quality of the images. Image enhancement algorithms are the process of increasing the level of components and resolution of the image by processing low resolution image, and today it is more known as super resolution. Deep learning, one of the most popular areas of study recently, also shows high performance in super resolution problems. For this reason, deep learning based super resolution algorithms have been the most researched area recently. In this thesis, high resolution satellite images were obtained by using deep learning based super resolution algorithms developed to increase the quality and resolution of satellite images obtained using existing imaging equipment. In addition, a new deep learning based algorithm has been proposed for super resolution. The proposed algorithm was compared with image quality measurement metrics referenced with other algorithms and the results obtained were evaluated.
Benzer Tezler
- Deep learning-based keypoints driven visual inertial odometry for GNSS-denied flight
Yapay sinir ağları tabanlı nokta çıkarıcılı görsel-ataletsel odometri ile GPS'siz ortamda uçuş
ARSLAN ARTYKOV
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE KOYUNCU
- Super-resolution of landsat-8 images using sentinel-2 images and generative adversarial networks
Sentinel-2 görüntüleri ve çekişmeli üretici ağlar kullanılarak landsat-8 görüntülerinin süper çözünürlüğü
ESRA SUNKER
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ELİF SERTEL
PROF. DR. BÜLENT BAYRAM
- Classification of agricultural land cover using satellite imagery with deep learning
Derin öğrenme ile uydu görüntüleri kullanılarak tarımsal arazi örtüsünün sınıflandırılması
ABDULWAHEED ADEBOLA YUSUF
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GALİP AYDIN
- Landsat-8 uydu görüntülerinden derin öğrenme algoritmaları kullanarak kıyı çizgisi çıkarımı
Shoreline extraction from landsat-8 satellite imagery by using deep learning algorithms
FIRAT ERDEM
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT BAYRAM
- Derin öğrenme yöntemleri ile uydu görüntülerinden gemilerin tespiti ve sınıflandırılması
Detection and classification of ships from satellite images using deep learning methods
MEHMET SAMİ TÜRKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Savunma ve Savunma TeknolojileriKırıkkale ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ENES AYAN