Uzak mesafeli görüntülemede bozulmaların incelenmesi ve iyileştirilmesi

Abstract

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.