A novel content-based retrieval system for hyperspectral remote sensing imagery
Hiperspektral uzaktan algılama görüntüleri için yenilikçi bir içerik tabanlı erişim sistemi
- Tez No: 866115
- Danışmanlar: PROF. DR. YASEMİN YARDIMCI ÇETİN, PROF. DR. UĞUR MURAT LELOĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 155
Özet
Hiperspektral faydalı yüklerin yaygınlaşması ile birlikte hiperspektral uzaktan algılama görüntü arşivlerinin çeşitliliği ve elde edilen veri miktarının büyüklüğü de katlanarak artmaktadır. Bu durum, hiperspektral uzaktan algılama görüntülerinin verimli olarak kullanımı ve yönetimi için özel olarak tasarlanmış içerik tabanlı görüntü erişim sistemi ihtiyacını ortaya çıkarmaktadır. Geleneksel içerik tabanlı hiperspektral görüntü erişim (İTHGE) sistemleri her bir görüntüyü bir son üyeler kümesi ile tanımlamakta ve görüntü erişimini ikili uzaklık ölçümüne dayalı olarak gerçekleştirmektedir. Bu tip bir yaklaşım özellikle son üye sayısının yüksek olduğu durumlarda erişimin hesaplama karmaşıklığını önemli ölçüde arttırmaktadır. Bunun ötesinde, bu sistemler varlığı diğerlerine nazaran çok düşük miktarda olan veya görüntüler modellenirken sonüye olarak nitelendirilmeyen materyalleri içeren görüntülere erişmekte zorluklar yaşamaktadır. Bu problemlerin çözümü için bu çalışmada farklı erişim senaryolarına uygun olarak küresel hiperspektral görüntü betimleyicileri tanımlamak için önplan ve arkaplan ayrıştırma yaklaşımlarıyla öznitelik tanımlayıcıları üretmeyi amaçlayan yenilikçi bir İTHGE sistemi sunulmaktadır. Bu şekilde, hiperspektral görüntülerin modelleme sürecinde iki spektral içerik sözlüğü kullanılmaktadır. İlk sözlük, ilgili coğrafi bölgede nadiren karşılaşılan ve ön plan olarak adlandırılan materyallerle ilgili spektral terimlerden meydana gelmektedir. İkinci sözlük ise coğrafi bölgede yaygın olarak görülen ve arka plan olarak adlandırıan materyallerle ilgili spektral terimleri içerir ve arka plan içeriği olarak adlandırılır. Bu maksatla, önerilen sistem iki ana kısımdan oluşmaktadır. İlk kısım arşivdeki hedef hiperspektral görüntülerini dört küresel tanımlayıcı ile tanımlamaktadır: 1) ön plan ve arka plan materyallerin spektral özelliklerini temsil eden iki adet ikili tanımlayıcı; 2) bu materyallerin normalize edilmiş oransal toplam varlık bilgisini içeren birer varlık tanımlayıcısı. İkinci kısım, sorgu imzasına en çok benzeyen materyalleri içeren veya sorgu görüntüsüne en çok benzeyen hiperspektral görüntülere spektral ve varlık tanımlayıcı benzerliklerini değerlendiren hiyerarşik bir yönteme dayalı olarak arşivden erişim sağlamaktadır. Karşılaştırma amaçlı bir hiperspektral görüntü arşivi ile gerçekleştirilen deneyler önerilen sistemin erişim doğruluğu ve zaman bağlamındaki verimliliğini ortaya koymuştur.
Özet (Çeviri)
Due to the increased use of hyperspectral remote sensing payloads, there has been a rise in the number of hyperspectral remote sensing image archives, resulting in a massive amount of collected data. This highlights the need for a content-based image retrieval system that can manage and enable the use hyperspectral remote-sensing images efficiently. The conventional content-based hyperspectral image retrieval (CBHIR) systems define each image by a set of endmembers and then perform image retrieval using pairwise distance measures. However, this approach significantly increases the computational complexity of retrieval, especially when there is a high diversity of materials. Additionally, those systems have difficulties in retrieving images with particular materials whose abundance is extremely low compared to other materials or those that are not considered as an endmember while modeling the image. To address these issues, a novel CBHIR system is proposed that aims to define global hyperspectral image representations based on a semantic approach to differentiate background and foreground image content considering both spatial and spectral information. In this way, two spectral content dictionaries are used in the process of modeling hyperspectral images. While the first dictionary originates in spectral terms related to materials that are rarely encountered in the relevant geographical region, called foreground content, the second dictionary contains spectral terms for materials that are commonly seen in the geographical region, called background content. The proposed system consists of two main modules. The first module characterizes the hyperspectral images in the archive by four global descriptors: 1) two binary spectral descriptors (which represent spectral characteristics of distinct foreground and background materials); 2) two abundance descriptors that model the normalized cumulative fractional abundance of the corresponding materials. The second module retrieves hyperspectral images from the archive that either cover materials that are most similar to the given query signature or query image based on a hierarchical strategy that evaluates the spectral and abundance descriptor similarity. Experiments conducted on a benchmark dataset of hyperspectral images demonstrated the system's effectiveness in terms of retrieval accuracy and time.
Benzer Tezler
- Türk halılarının görüntü veri tabanı kullanarak saklanması ve sorgulanması
Başlık çevirisi yok
BARBAROS GÜNAY
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHİTTİN GÖKMEN
- Yüksek boyutlu model gösterilimi ile görüntü kümeleme ve görüntü erişimi
Image clustering and image retrieval with high dimensional model representation
AYŞEGÜL KARCILI
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Matematikİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURCU TUNGA
- Renkli histogram kullanarak içerik tabanlı görüntü erişimi
Content based image retrieval by using color histogram
MAHMUT KILIÇASLAN
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RECEP DEMİRCİ
- Image information mining using spatial relationship constraints
Uzamsal ilişkiler kullanılarak görüntü bilgi madenciliği
FATİH KARAKUŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. SELİM AKSOY
- Data modeling and querying for video databases
Video veri tabanları için veri modelleme ve sorgulama
MEHMET EMİN DÖNDERLER
Doktora
İngilizce
2002
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜR ULUSOY
YRD. DOÇ. DR. UĞUR GÜDÜKBAY