Özvektörler kullanılarak IHS tabanlı yeni bir yaklaşım ile uydu görüntülerinin zenginleştirilmesi
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2011
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Trakya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Son yıllarda uzay teknolojilerindeki gelişmelere paralel olarak sivil amaçlı yer gözlem uydularının sayısı, kullanımı ve bununla birlikte önemi askeri ve günlük hayatta giderek artmaktadır. Yer gözlem uydularındaki kullanılan elektro-optik algılayıcılar mekânsal ve spektral teknik özellikler bakımından birbirine farklı üstünlüklere sahiptirler. Bununla birlikte, araştırmacılar çalışmalarında daha verimli ve doğru sonuçlara ulaşabilmek için farklı algılayıcıların sahip olduğu mekânsal ve spektral bilgilerden optimum olarak faydalanabilme arayışına girmişlerdir. Dolayısıyla günümüzde literatürde bu ihtiyaca cevap vermek için mekânsal ve spektral çözünürlüğe sahip verileri birleştiren birçok yöntem geliştirilmiştir. Bu yöntemler arasında özellikle IHS metodu mekânsal zenginleştirme ve işlem hızı açısından günümüzde gigabyte mertebesine varan IKONOS ve QuickBird gibi yüksek çözünürlüklü görüntülerle birlikte yaygın olarak kullanılmaya başlanan etkin yöntemlerden birisidir. Bu kapsamda son yıllardaki literatür çalışmalarında IHS dönüşümüne dayalı geliştirilen GIHSF, GIHS, GIHSA gibi yeni görüntü birleştirme yöntemleri IHS’nin görüntü birleştirmede hala etkin bir metot olduğunu göstermektedir. IHS yöntemi görüntü detay bilgisini yeterli derecede koruması ve hızlı bir yöntem olmasına rağmen birleştirme işlemi sonrası elde edilen zenginleştirilmiş görüntüdeki renk bozukluklarının oluşmasına dolayısıyla spektral kalitenin düşmesine sebep olmaktadır. Bu amaçla tez çalışmasında farklı spektral ve geometrik özelliklere sahip pankromatik ve çok bantlı uydu görüntülerini birleştirerek zenginleştirilmiş veri oluşturmaya yönelik IHS dönüşümüne dayalı yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Önerilen yöntemde IHS’nin yoğunluk bileşenini bulmak için kullanılan katsayılar özvektörler yardımıyla elde edilmiştir. Görüntü bantlarına ait katsayıların bulunmasında iteratif bir özvektör bulma yöntemi olan kuvvet metodu kullanılmıştır. Yöntemin uygulamadaki başarısını test etmek için Kayseri ilinin kent ve kırsal alanına ait QuickBird görüntüleri kullanılmıştır. Önerilen yöntem ve diğer IHS’ye dayalı yöntemlerle elde edilen görüntüler görsel ve çeşitli istatistiksel spektral analiz metriklerine bağlı karşılaştırılarak değerlendirilmiştir.
Abstract
In recent years, with the advances in sensor technology; the number of earth observation satellites, their usage in civil and military life together with their importance have been increased. Electro-optical sensors have different technical characteristics and capabilities in terms of spatial and spectral characteristics. Researchers need to use optimized spatial and spectral information of different sensors in order to achieve more accurate results. In the literature, many methods of combining data from different spectral and spatial resolution have been developed. IHS method is one of the most widely used algorithms in spatial enhancement and effective in processing the data with huge size reaching gigabytes such as Quickbird and Ikonos satellite images with comparable processing speed. In recent years, development of the modified IHS-based image fusion algorithms like Fast-IHS, GIHS, and GIHSA indicates that IHS method is still an effective method for image fusion. IHS method resulting in enhanced spatial resolution with fast processing causes spectral distortions reducing spectral quality. In this thesis, a new method based on IHS transform merging multispectral and panchromatic satellite images with different spectral and spatial resolution is proposed. With the proposed method, the coefficients to get the intensity component are found by the use of eigenvectors. Coefficients are found with power method which is an iterative Eigen value finding method. To test the success of the method multispectral and panchromatic images from rural and urban part of Kayseri province are used. The experimental results belonging to IHS based new method and other IHS-based methods are compared with visual analysis and other statistical spectral metrics.
Abstract
In recent years, with the advances in sensor technology; the number of earth observation satellites, their usage in civil and military life together with their importance have been increased. Electro-optical sensors have different technical characteristics and capabilities in terms of spatial and spectral characteristics. Researchers need to use optimized spatial and spectral information of different sensors in order to achieve more accurate results. In the literature, many methods of combining data from different spectral and spatial resolution have been developed. IHS method is one of the most widely used algorithms in spatial enhancement and effective in processing the data with huge size reaching gigabytes such as Quickbird and Ikonos satellite images with comparable processing speed. In recent years, development of the modified IHS-based image fusion algorithms like Fast-IHS, GIHS, and GIHSA indicates that IHS method is still an effective method for image fusion. IHS method resulting in enhanced spatial resolution with fast processing causes spectral distortions reducing spectral quality. In this thesis, a new method based on IHS transform merging multispectral and panchromatic satellite images with different spectral and spatial resolution is proposed. With the proposed method, the coefficients to get the intensity component are found by the use of eigenvectors. Coefficients are found with power method which is an iterative Eigen value finding method. To test the success of the method multispectral and panchromatic images from rural and urban part of Kayseri province are used. The experimental results belonging to IHS based new method and other IHS-based methods are compared with visual analysis and other statistical spectral metrics.
Açıklama
Yüksek Lisans Tezi
Anahtar Kelimeler
Görüntü İşleme, Uzaktan Algılama, Görüntü Birleştirme, IHS, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
