KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Geomatik / 2026 / Cilt: 6 Sayı: 1

Mozaiklenmiş İnsansız Hava Aracı Görüntülerinde Eksik Bölgelerin Exemplar İç Boyaması ile Elde Edilmesi

Umut Özkaya(MÜHENDİSLİK VE DOĞA BİLİMLERİ FAKÜLTESİ)0000-0002-9244-0024
Hasan Bilgehan Makineci(MÜHENDİSLİK VE DOĞA BİLİMLERİ FAKÜLTESİ)0000-0003-3627-5826
Şaban Öztürk(AMASYA ÜNİVERSİTESİ, TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ)0000-0003-2371-8173
Osman Orhan(MERSİN ÜNİVERSİTESİ; MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ)0000-0002-1362-8206
Sayfa
61–68
Yayın Tarihi
2021-04-01
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Son olarak ise önerilen yöntem kullanılarak mozaiklenmiş görüntü içerisindeki eksik bölgelere iç boyama işlemi gerçekleştirilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu makalede İnsansız Hava Aracı (İHA) kullanılarak elde edilen yeryüzü görüntüleri ile sayısal yükseklik modeli elde etmek amacıyla mozaikleme işlemi uygulanmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Görüntüler kompakt kameralı, döner kanatlı, endüstriyel bir İHA ile 120 m uçuş yüksekliğinde (~3.3 cm/piksel Yer Örnekleme Aralığında) %80 boyuna ve %50 enine bindirmeli olarak çekilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Son olarak ise önerilen yöntem kullanılarak mozaiklenmiş görüntü içerisindeki eksik bölgelere iç boyama işlemi gerçekleştirilmiştir.
🔬Tür:Uygulamalı Anket & Alan Araştırması
📍Kapsam:6228 adet
⚙️Değişkenler:İnsansız Hava Aracı · Mozaikleme · İç Boyama

Özet

Bu makalede İnsansız Hava Aracı (İHA) kullanılarak elde edilen yeryüzü görüntüleri ile sayısal yükseklik modeli elde etmek amacıyla mozaikleme işlemi uygulanmıştır. Görüntüler kompakt kameralı, döner kanatlı, endüstriyel bir İHA ile 120 m uçuş yüksekliğinde (~3.3 cm/piksel Yer Örnekleme Aralığında) %80 boyuna ve %50 enine bindirmeli olarak çekilmiştir. Konya Selçuk Üniversitesi Kampüs Alanı’ndaki test bölgesinde kurulan 50 Yer Kontrol Noktası (YKN) kullanılarak görüntülerin birleştirilmesi gerçekleştirilmiştir. Görüntülerden elde edilen ortomozaik Pix4D yazılımından üretilmiştir. Mozaikleme işlemi için toplamda 6228 adet İHA görüntüsü kullanılmıştır. Bu görüntüler üzerinde exemplar yönteminin başarısını test etmek için bazı eksik bölgeler oluşturulup doldurulmuştur. Mozaikleme işlem sonrasında ilgili alanın sayısal yükseklik modeli oluşturulmuştur. Elde edilen mozaiklenmiş görüntüde bazı eksik bölgeler bulunmaktadır. Önerilen yöntemde iç boyama işlemi için 5×5, 7×7 ve 9×9 boyutlarında farklı görüntü yama boyutları kullanılmıştır. Farklı yama boyutlarına göre önerilen yöntemin performansı değerlendirilmiştir. Yapısal Benzerlik İndeksi (YBİ), 5×5 yama boyutu için 0.9824, 7×7 yama boyutu için 0.9840 ve 9×9 yama boyutu için 0.9843 elde edilmiştir. Sinyal Gürültü Oranı (SGO), 5×5 yama boyutu için 22.1010 dB, 7×7 yama boyutu için 22.5148 dB ve 9×9 yama boyutu için 22.6927 dB elde edilmiştir. Tepe Sinyal Gürültü Oranı (TSGO), 5×5 yama boyutu için 21.7303 dB, 7×7 yama boyutu için 21.3184 dB ve 9×9 yama boyutu için 21.1420 dB elde edilmiştir. Son olarak ise önerilen yöntem kullanılarak mozaiklenmiş görüntü içerisindeki eksik bölgelere iç boyama işlemi gerçekleştirilmiştir.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Özkaya, U., Makineci, H. B., Öztürk, Ş., Orhan, O. (2021). Mozaiklenmiş İnsansız Hava Aracı Görüntülerinde Eksik Bölgelerin Exemplar İç Boyaması ile Elde Edilmesi. Geomatik, Cilt: 6 Sayı: 1, 61–68. https://doi.org/10.29128/geomatik.678354

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (19)

  1. Aujol J.F., Ladjal S. ve Masnou S. (2010). Exemplar-Based Inpainting from a Variational Point of View. SIAM Journal on Mathematical Analysis. 42, 1246–1285.
  2. Ballester C., Bertalmio M., Caselles V., Sapiro G. ve Verdera J. (2001). Filling-in by joint interpolation of vector fields and gray levels. IEEE Trans Image Processing. 10, 1200-1211.
  3. Bertalmio, M., Sapiro, G. ve Caselles, V. (2000). Image inpainting. Proc. Computer Graphics, 417–424.
  4. Bertalmio, M. (2003). Simultaneous Structure and Texture Image Inpainting. IEEE Transactions on Image Processing, 12 (8), 882-889.
  5. Chen, J.Q., Pappas, T.N. ve Mojsilovic, A. (2005). Adaptive perceptual color-texture image segmentation. IEEE Trans. Image Process., 14 (10), 1524–1536.
  6. Criminisi, A. (2004). Region Filling and Object Removal by Exemplar-Based Image Inpainting. IEEE Transactions on Image Processing, 13(9),1200-1212.
  7. Efros, A. A. ve Freeman,W. T. (2001). Image quilting for texture synthesis and transfer. SIGGRAPH, ACM., 152–156.
  8. Fang Z. (1990). A Systolic Tree-Searched Vector Quantizer for Real-Time Image Compression. Proc. VLSI Signal Processing IV IEEE Press.
  9. Fawzi, A., (2016). Image Inpainting Through Neural Networks Hallucinations. Image, Video, and Multidimensional Signal Processing Workshop (IVMSP).
  10. Kaiming, H. ve Sun, J. (2012). Statistics of Patch Offsets for Image Completion. 12th European Conference on Computer Vision (ECCV).
  11. Komodakis, N. ve Tziritas, G. (2007). Image completion using efficient belief propagation via priority scheduling and pruning. IEEE Trans. Image Process., 16 (11), 2649–2661.
  12. Levina E. ve Bicke P. (2006). Texture synthesis and non-parametric resampling of random fields. Ann Statist. 34, 1751–1773.
  13. Luedeling E., Siebert S., ve Buerkert A. (2007). Filling the voids in the SRTM elevation model—A TIN-based delta surface approach. ISPRS J. Photogramm. Remote Sens., 62 (4), 283–294.
  14. Rares A., Reinders M.J.T., ve Biemond J. (2005). Image inpainting using feature based method. IEEE Trans. on image processing,14(10),1454-1468.
  15. Reuter H. I., Nelson A., ve Jarvis A. (2007). An evaluation of void-filling interpolation methods for SRTM data. Int. J. Geograph. Inf. Sci., 21(9), 983–1008.
  16. Sangeetha K. ve Sengottuvelan P. (2012). An Extended Exemplar Based Image Inpaıntıng Technıque For Effectıve Regıon Fıllıng Usıng Texture Prımıtıve. International Journal of Engineering Science and Technology (IJEST), Vol. 4 No. 06, 2641-2646.
  17. Shepard D. (1968). A two-dimensional interpolation function for irregularlyspaced data. Proc. 23rd ACM Nat. Conf., 517–524.
  18. Skytt V., Barrowclough O., ve Dokken T. (2015). Locally refined spline surfaces for representation of terrain data. Comput. Graph., 49, 58–68.
  19. Rares A., Reinders M.J.T., ve Biemond J. (2005). Image inpainting using feature based method. IEEE Trans. on image processing,14(10),1454-1468.