Özet:
Bu çalışmada, uzak mesafeli görüntülemede elde edilen imge setleri üzerinde
oluşan atmosferik türbülans orijinli bozulmaların tespiti ve siddetinin temsili ile
orijinal sahnenin kestirimi için bozulmaları azaltmaya yönelik bozulmus 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 etkilenmistir.
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 oto kodlayıcı
modeli geliştirilmis ve bu modelin etkinliği literatürde bulunan bazı geleneksel imge kaynaştırma teknikleriyle hem görsel hem de kalite metrikleri kullanılarak karşılaştırılmıştır.
