Mozaiklenmiş insansız hava aracı görüntülerinde eksik bölgelerin örnek tabanlı iç boyaması ile elde edilmesi

Obtaining missing areas with exemplar inpainting in mosaic unmanned aerial vehicle images

Özet

Bu makalede İnsansız Hava Aracı (İHA) kullanılarak elde edilen hava görüntüleri ile sayısalyükseklik modelinde kullanılmak üzere mozaikleme işlemi uygulanmıştır. Görüntülerkompakt kameralı, döner kanatlı, endüstriyel bir İHA ile 120 m uçuş yüksekliğinde (~3.3cm/piksel Yer Örnekleme Aralığında) %80 boyuna ve %50 enine bindirmeli olarakçekilmiştir. Konya Selçuk Üniversitesi Kampüs Alanı’ndaki test bölgesinde kurulan 50 YerKontrol Noktası (YKN) kullanılarak görüntülerin birleştirilmesi gerçekleştirilmiştir.Görüntülerden elde edilen ortomozaik Pix4D yazılımından üretilmiştir. Mozaikleme işlemiiçin toplamda 173 adet İHA görüntüsü kullanılmıştır. Önerilen örnek tabanlı iç boyamayönteminin performansı, 173 adet İHA görüntüsünden elde edilen 256×256 boyutlarında6228 adet görüntü üzerinde ve 173 adet İHA görüntüsü ile elde edilen ortomozaik görüntüüzerinde test edilmiştir. Önerilen yöntemde iç boyama işlemi için 5×5, 7×7 ve 9×9boyutlarında farklı görüntü yama boyutları kullanılmıştır. Farklı yama boyutlarına göreönerilen yöntemin performansı değerlendirilmiştir. Yapısal Benzerlik İndeksi (YBİ), 5×5yama boyutu için 0.9824, 7×7 yama boyutu için 0.9840 ve 9×9 yama boyutu için 0.9843 eldeedilmiştir. Sinyal Gürültü Oranı (SGO), 5×5 yama boyutu için 22.1010 dB, 7×7 yama boyutuiçin 22.5148 dB ve 9×9 yama boyutu için 22.6927 dB elde edilmiştir. Tepe Sinyal GürültüOranı (TSGO), 5×5 yama boyutu için 21.7303 dB, 7×7 yama boyutu için 21.3184 dB ve 9×9yama boyutu için 21.1420 dB elde edilmiştir. Son olarak ise önerilen yöntem kullanılarakortomozaik görüntü içerisindeki eksik bölgelere iç boyama işlemi gerçekleştirilmiştir.

Abstract

In this article, mosaic process was applied to use in digital elevation model of terrestrial images by using Unmanned Aerial Vehicle (UAV). Images acquired with an industrial UAV with a compact camera, rotary-wing, at 120 m flight height (~ 3.3 cm/pixel Ground Sampling Range -GSD-) 80% frontal overlap and 50% side overlap. The images were combined using 50 Ground Control Points (GCP) established in the test area at Konya Selçuk University Campus Area. The orthomosaic obtained from the images produced by Pix4D software. A total of 173 UAV images used for the mosaicing process. The performance of the proposed exemplar inpainting method was tested on 6228 images in size of 256 × 256 which genereated from 173 UAV images and the orthomosaic image generated with 173 UAV images. In the proposed method, different image patch sizes of 5 × 5, 7 × 7 and 9 × 9 are used for inpainting process. The performance of the proposed method according to different patch sizes was evaluated. Structural Similarity Index (SSIM) was obtained as 0.9824 for 5 × 5 patch size, 0.9840 for 7 × 7 patch size and 0.9843 for 9 × 9 patch size. Signal to Noise Ratio (SNR) was obtained as 22.1010 dB for 5 × 5 patch size, 22.5148 dB for 7 × 7 patch size and 22.6927 dB for 9 × 9 patch size. Peak Signal Noise Ratio (PSNR) was 21.7303 dB for the 5 × 5 patch size, 21.3184 dB for the 7 × 7 patch size and 21.1420 dB for the 9 × 9 patch size. Finally, inpainting was performed on missing areas in the orthomosaic image by using proposed method.