Uzak mesafeli görüntülemede bozulmaların incelenmesi ve iyileştirilmesi

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, KONTROL VE OTOMASYON MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2020

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: GÜLSÜM GEZER

Danışman: Muharrem Mercimek

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu çalışmada, uzak mesafeli görüntülemede elde edilen imge setleri üzerinde oluşan atmosferik türbülans orijinli bozulmaların tespiti ve şiddetinin temsili ile orijinal sahnenin kestirimi için bozulmaları azaltmaya yönelik bozulmuş imgelerin kaynaştırılması iki temel hedeftir. Bu amaçla öncelikle 300 m ila 3.5 km aralığında değişen mesafelerde 20 sahnenin imge dizisi elde edilmiştir. Böylece, elde edilen imge setleri değişen seviyelerde atmosferik türbülanstan etkilenmiştir. Atmosferik türbülans bozulmaları, uzamsal/zamansal olarak dalgalanan bozulma türleridir. Bu nedenle deneysel veya gözlemsel model doğrudan türetilemez. Elde edilecek matematiksel model için; sıcaklık, nem ve basınca göre değişen küçük dalgalanmalar şeklindeki havanın kırılma indisinin niceliksel ölçümlerinin o sırada elde edilmiş olması gerekir. Öte yandan, bozulmuş imge setlerinin kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını içeren çalışmalar literatürde daha yaygındır. Bu çalışmada, bozulmaların tespiti ve şiddetinin temsili için genel olarak Gauss Karışım Modelleri ve Piksel Doluluğu Modelleri üzerinde durulmuştur. İmge dizileri üzerinde atmosferik türbülans bozulmalarının oluşturduğu geometrik deformasyonların minimize edilmesinde katı olmayan imge çakıştırma yöntemlerinin etkinliği farklı dönüşüm modelleri (fiziksel ve radyal tabanlı modeller) göz önünde bulundurularak ele alınmış ve kullanılan yöntemlerin performansı nesnel kalite metrikleri dikkate alınarak değerlendirilmiştir. Kalite metrikleri sonucuna göre en etkin imge çakıştırma yönteminden elde edilen çakıştırılmış imge dizilerinden orijinal sahneye yakın bir imgenin kestirimi için imge kaynaştırma yöntemi olarak evrişimli sinir ağlarından biri olan arıtan otokodlayıcı modeli geliştirilmiş ve bu modelin etkinliği literatürde bulunan bazı geleneksel imge kaynaştırma teknikleriyle hem görsel hem de kalite metrikleri kullanılarak karşılaştırılmıştır.