Görüntü şleme Dersi Ders çeriği

Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
Görüntü İşleme Dersi Ders İçeriği
1-Giriş
2- Tarihi gelişimi,
3- Tanımlar
a-Resim
b-Görüntü
c-Konum
d-Projeksiyon sistemleri
e-Piksel
f-Uzaktan algılama
4-Uzaktan Algılama ortamları
a-Aktif uzakta algılama
b- Pasif uzaktan algılama
5- Uydular
6- Yer gözlem uyduları
7- Görüntü kaynakları
a- Dijital kaynaklar
b- Analog kaynaklar (sayısallaştırma)
c- Band kavramı
d- Görüntü oluşumu
8-Görüntü işleme yazılımları
9- ERDAS Imagine yazılımı
a- Veri görüntüleme
b- Band kombinazyonları
c- Swip kavramı, blender
d- İki görüntüyü yan yana görüntüleme
10- Görüntü işlemeye giriş
a-Görüntü alma
b- Görüntü kaydetme
c- Görüntü kesme
d- Görüntü konumlandırma
e- Görüntü birleştirme
f- Görüntü projeksiyon değişikliği
11- Görüntü yorumlama
a-Çözünürlük kavramı
b- Filtreler
c- LUT kavramı,
d- Histogram görüntüleme
e- Gürültü giderme
f- Maske oluşturma
g- Değişim bulma
12- Sınıflandırma ve çeşitleri
a- Eğitimsiz sınıflandırma
b- Eğitimli sınıflandırma
13- Model Oluşturma
1
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
1- Giriş
Elektronik veri işleme son 40 yılda inanılmaz bir hızla gelişmiştir. Bu gelişme
bilgisayar teknolojisindeki gelişmelere paralel olarak meydana gelmiştir. Bilgisayarların
giderek boyutlarının küçülmesi, bellek kapasitelerinin ve veri işleme hızlarının artışı görüntü
işleme teknolojilerindeki gelişmeyi hızlandırmıştır. Örneğin 1980'li yıllarda bugün için çok
önemsiz sayılabilecek (1 MB) bellek kapasiteleri ve buna karşın bir oda büyüklüğündeki
bilgisayarlar söz konusu idi. Oysa bugün 1000 Mhz.lik hızlardan söz edilmektedir. Bellek
kapasiteleri ise 10‘lu sayılarla başlayan GB ile ifade edilmektedir.Tüm bu gelişmeler sayısal
görüntü işleme teknolojisinde kullanılan yazılımların da gelişmesine neden olmuştur.
Günümüzde dünyadaki gelişimler internet aracılığı ile anında izlenebilmekte,
dolayısıyla bilginin hızla yayılması olanaklı kılınabilmektedir.
Görüntü işleme açısından ele alındığında insan algılama sistemi; görüntü yakalama,
gruplama ve analiz konusunda bilinen en karmaşık sistemdir. İnsan görme sistemi
gözlerimizle başlar. Işığın çok kanallı ve pankromatik dalga boyları her biri birer algılama
sistemi olan gözlerimiz yardımı ile algılanır. Görülebilen spektrum tanımı; insan gözünün
görebileceği elektro manyetik dalga boyu aralığını tanımlar (Şekil-1.1). Buna karşın bir arının
görebildiği spektral aralık ultraviyole bölgede başlar ve yeşil dalga boylarında sona erer.
Şekil: 1-1 Elektromanyetik dalganın metre ölçü biriminde gösterimi
Elektromanyetik Spektrum periyodik davranış sergileyen enerji dalgalarının
gösterim biçimidir[2]. Elektromanyetik spektrum gama ışınlarından (10-6 nonometre) uzun
dalga boyuna (1km) kadar geniş bir alana sahiptir. Elektromanyetik spektrum uzunluk ölçme
birimleri ile ölçülebilen periyodik davranış sergileyen enerji dalgalarını temsil eder
Spektrum uzunluk ölçme birimleri ile ölçülebilen periyodik davranış sergileyen enerji
dalgalarını temsil eder. Görülebilen alana ait dalga boyları 0.4µm-0.7µm arasındadır[4].
Gözlerimizle görülebilen alandaki elektro manyetik dalgaları algılayabiliriz ve
beynimiz yardımı ile yorumlanabilir görüntü haline dönüştürebiliriz.
Gözün ana bileşenleri; (şekil 1-2) Kornea, göz bebeği, mercek, retina ve optik
sinirlerdir.Kornea gözün dış kısmında olup geçirgen, kubbe formunda olup, ışığa odaklama
fonksiyonuna sahiptir. Göz bebeği kendisini tutan kaslar yardımı ile ışık göze ulaştığında
gözün açılıp kapanmasına yarar. Göz bebeği göz merceğini örter. Kaslar yardımı ile mercek
göze giren ışığın şiddetine göre kalınlaşır veya incelir.
2
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
Şekil 1-2: göz ve yapısı a: Görme siniri b: Kör nokta c: Sert tabaka(Gözakı) d: Damar tabaka
e: Ağ tabaka(Retina) f: Kirpiksi cisim g: Arka oda h: İris i: Saydam sıvı j: Saydam
tabaka(Kornea gözü renklendiren tabaka) k: Ön kamara (Humör aköz) l: Mercek (Silier)
Kasları m: Göz merceği n: Kirpiksi cisim o: Jelatin görünüşlü camsı cisim p: Sarı
leke(Odaklama noktası) [1]
Gözlerin farklı kontrastlara adapte olabilme yeteneği parlaklık adaptasyonu
(brightness adaption) olarak adlandırılır. İki parlaklık düzeyleri arasında ayırım yapabilme
yeteneğine ise kontrast duyarlılığı adı verilir. Bu da gözün etrafını çevreleyen parlaklık
düzeylerine bağlıdır. Güneşli bir günde farları yanan bir aracın farlarını görmek güçtür, fakat
gece değildir.
Özet olarak; sayısal görüntü işleme için görme sistemlerimizin altında yatan temel
mekanizmaların bilinmesi oldukça önemlidir. Kısaca göz bir fotoğraf makinesi gibi
düşünülebilir ve beynin görme bölümleri de karmaşık bir sayısal görüntü işleme sistemi
olarak düşünülebilinir.
Görüntü işleme yaşam var oldukça söz konusu olmuştur. İnsanlar ve hayvanlar gözleri
ile analog temele dayanan görüntü işleme yapmaktadırlar. Bu olay beyin yardımı ile (akıllı
sistem) on-line, paralel ve çok spektrumlu (multispektral) oluşmaktadır.
3
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
2- Tarihi gelişimi,
Uzaktan algılamanın en önemli kaynağını uzay fotoğrafları ve tabiki uydular oluşturur.
Uzay fotoğrafçılığı insanların uzaya açılmasından 10 yıl kadar bir süre önce, 1946 yılında
başlamıştır. 2. dünya savaşında Almanlar'dan alınan V-2 roketlerinin bazıları 1946 yılında
ABD'de uzayın bilinmeyenlerini incelemeye yarayacak bir takım gereçlerle donatılarak
fırlatılmış ve yerin 105 km yükseklikten ilk kez resmi çekilmiştir.
1955 yılında Viking-12 roketi ile 244 km ve 1959 yılında da Atlas roketi ile 1120 km
yükseklikten ABD'nin bazı bölgelerinin fotoğrafları çekilebilmiştir.
Dünya da ilk uydunun 1957 yılında Sovyetler Birliği(SSCB) tarafından Sputnik adıyla
uzaya gönderilmesi ile yeni bir çağ açılmıştır.
Yerin uzaydan otomatik fotoğraf makinaları ile fotoğraflarını çeken ilk insansız uydu
1959 yılında ABD tarafından uzaya gönderilen Explorer-6 uydusudur.
Yer kaynaklarının araştırılması ve yer yüzünün incelenmesi amacı ile uzaya
gönderilen ilk uydu ERTS uydusudur. 1972 yılında yörüngesine ABD tarafından
yerleştirilmiş ve adı daha sonra Landsat-1 olarak değiştirilmiştir. Bu uydu iş göremez hale
gelince Landsat-2 bu devreden çıkınca 1978'de Landsat-3, 1982'de Landsat-4 ve 1985'de
Landsat-5 uzaya gönderilmiştir. Bu uydunun amacı ziraat, orman, jeoloji, su kaynakları,
haritacılık gibi yer kaynaklarının araştırılmasıdır.
ISPRS (International Society of Photogrammetry and Remote Sensing: Uluslararası
Fotogrametri ve Uzaktan algılama Birliği) günümüzde özel ve tüzel kişilerin oluşturduğu, bu
alanda Dünyanın en büyük kuruluşudur.
3- Tanımlar
a-Resim :Resim sanatı, özlem, duygu ve düşüncelerin belli estetik kurallar
çerçevesinde iki boyutlu bir düzlem üzerine yansıtılmasına dayanan sanat dalı. Resimde
hacim, mekân, hareket ve ışık etkileri, resimsel öğeler aracılığıyla elde edilir; bunlar biçim,
çizim, Drawing, design, graphy renk, ton farklılıkları, doku özellikleri vb.dir. Öğelerin çeşitli
biçimlerde bir araya getirilmesi resmin kompozisyonunu oluşturur. Renk, ışığın değişik dalga
boylarının gözün retinasına ulaşması ile ortaya çıkan bir algılamadır. Bu algılama, ışığın
maddeler üzerine çarpması ve kısmen soğurulup kısmen yansıması nedeniyle çeşitlilik
gösterir ki bunlar renk tonu veya renk olarak adlandırılır.
b-Görüntü :Bir görüntünün temel bileşeni piksel-resim elemanı(pixel-picture
element) dir. Dolayısı ile görüntü deyince mxn boyutlu piksellerden oluşan bir matris
gelmelidir.
4
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
Bir resmin sayısallaştırılmasının açıklanması amacı ile öncelikle Siyah-Beyaz resim
göz önünde bulundurulmuştur. Siyah-Beyaz resim sadece iki gri değerden oluşan bir resimdir.
Böylesi bir görüntüde her bir piksel ya siyah ya da beyaz olarak oluşur. Burada sembolik
olarak beyaz pikseller 1, siyah pikseller 0 değeri ile gösterilecektir[3].
Şekil-1.4' de görüntüye ait piksellerin 0 ve 1 kodlanmış hali verilmiştir. Bu şekilde 0 ve 1
kodlanmış piksellerden oluşan görüntülere ikili görüntü (binary image) adı verilir.
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0
0 0 0
0 0 0
0 0 0
0 0 1
0
0
0
0
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 0 0 0 0 1 1 1
1 0 0 0 0 0 1 1 1
1 0 0 0 0 0 1 1 1
0 0 0 0 0 0 1 1 1
0 0 0 0 0 0 1 1 1
0 0 0 0 0 0 1 1 1
0 0 0 0 0 0 1 1 1
1 1 0 0 0 0 1 1 1
1 1 0 0 0 0 1 1 1
1 1 0 0 0 0 1 1 1
1 1 0 0 0 0 1 1 1
1 1 0 0 0 0 1 1 1
1 1 0 0 0 0 1 1 1
1 1 0 0 0 0 1 1 1
1 1 0 0 0 0 1 1 1
1 1 0 0 0 0 1 1 1
1 1 0 0 0 0 1 1 1
1 1 0 0 0 0 1 1 1
1 1 1 1 1 1 1 1 1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
Şekil 1-4: İkili görüntü
5
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
1
2
3
……..
M
1
2
(x-1,y(x(x-1,y)
1)
1,y+1)
3
……
….
(x,y-1) (x,y)
(x,y+1)
(x+1,y(x+1,y+
(x+1,y)
1)
1)
N
Şekil 1-5: Bir görüntünün koordinat sistemi
Şekil 1-6: Görüntünün gösterimi renk kodları şeklinde iken bilgisayarda saklanma
şekli rakam şeklindedir.
c-Konum: Konum bir hareketlinin sabit bir noktaya göre belirtilen vektörel uzaklığıdır. (x,y) İki
boyutlu düzlemdeki konum. Herhangi bir yerin Dünya üzerinde bulunduğu alana coğrafi konum
denir. Görüntülerin anlamlandırılması için geometrik konumlarına göre konumlandırılması
gerekmektedir.
6
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
İşlenmemiş görüntüler genellikle geometrik bozulmaları içerir. Görüntülerin
geometrik olarak düzeltilmeleri (yataylanmaları) sonucunda bozulmalar giderilerek görüntü
koordinatları x,y ve nesne uzay koordinatları x,y,z arasında analitik bir ilişki kurulur .
Görüntünün yeniden örneklenmesi belirlenmiş bir sistemde görüntünün
tanımlanmasıdır. Tanımlama için görüntü ve sistemdeki ortak özellikler kullanılır. Bu
özellikler kontrol noktaları olarak adlandırılır. Kontrol noktaları saptanırken görüntüde
belirgin obje veya obje grupları kullanılmalıdır.
d-Projeksiyon Sistemleri
Dünya Yüzeyi
Şekil 1-7 : Dünya yüzeyinin tanımı
Datum, herhangi bir noktanın yatay ve düşey konumunu tanımlamak için başlangıç
alınan referans yüzeyidir.
Datum, Yer’in şeklini ve boyutunu tanımlayan bir referans sistemidir.
Yatay datum: Koordinatlar için referans alınan başlangıç yüzeyi
Düşey datum: Yükseklikler için referans alınan başlangıç yüzeyi
Bir datum; elipsoidi, enlem-boylam oryantasyonu ve fiziksel bir orijin ile tanımlanır.
7
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
Şekil 1-8: En yaygın kullanılan datum WGS
Şekil 1-9: UTM bölümleri Çanakkale için WGS 84 zone numarası 35 N
8
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
e-Piksel
Pikseller
mxn
Bir pikselin iki temel özelliği söz konusudur:
1.Radyometrik özelliği: Pikselin algılandığı elekromanyetik spekrumdaki gri değeri
2.Geometrik özelliği: Görüntü matrisinde sahip olduğu matris koordinatları
Şekil 1-10: Elektromanyetik spektrumun genel gösterimi ve gözle algılayabildiğimiz
bölge (görsel bölge)
f-Uzaktan Algılama : Uzaktan algılama, yeryüzünün ve yer kaynaklarının
incelenmesinde onlarla fiziksel bağlantı kurmadan kaydetme ve inceleme tekniğidir.
Yer ile herhangi bir temas olmaksızın yerin çeşitli özelliklerinin tespiti işidir. Uzaktan
algılama kısa bir tanım yapılacak olursa, fiziksel temas olmadan cisimler hakkında bilgi
almaktır. Bu iş için temel şey enerjidir. Enerji olmadan algılama yapmak imkansızdır. Nasıl ki
doğadaki tüm olaylar bir enerji vasıtasıyla gerçekleşiyorsa uzaktan algılamada bu şekilde
enerji vasıtasıyla gerçekleşir.
9
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
4-Uzaktan Algılama ortamları
Uzaktan algılama, elektromanyetik spektrumun mor ötesi ışınlarla mikrodalga ışınları
arasındaki bölümleri aracılığı ile havadan ve uzaydan cisimlerin özelliklerini kaydetme ve
inceleme tekniği olarak da tanımlanır.
Şekil1-11: Algılama aktif ve pasif olmak üzere iki çeşittir.
a-Aktif uzaktan algılama
Aktif algılama ise uydunun kendi kaynakları ile yaptığı algılamadır. Bu yöntemde
gece gündüz olması veya meteorolojik etmenler çok önemli değildir. Bu tip algılayıcılar
güneş enerjisine ihtiyaç duymazlar kendi ışınlarını kendileri gönderir ve tekrar geri almak
suretiyle görüntü elde ederler. Bu tür cihazlar korkunç bir enerjiye ihtiyaç duyarlar. Ömürleri
de kendilerine depolanan enerji maliyetindedir. Bu tür sistemler gece gündüz dememden
sürekli görüntü alma kapasitesine sahiptirler. Bu yüzden cisimleri siyah beyaz olarak
algılarlar. Trafik polislerini kullandığı radarlarda aktif algılayıcılara iyi bir örnektir. Bu tür
uyduların her zaman % 10 yanılma payları vardır, buda trafikte istenmeyen durumların ortaya
çıkmasına neden olabildiği gibi profesyonel çalışmalar içinde sorun teşkil edebilmektedir.
b- Pasif uzaktan algılama
Pasif algılamada Güneş gibi başka bir kaynaktan gelen ışınların cisimlere çarptıktan
sonra uyduya ulaşarak elde edilen algılama yöntemidir. Bu yöntemde gece ve gündüz olması
başarımı direk etkileyeceği gibi meteorolajik etmenlerde etkilidir. Bu tip algılama yapan
algılayıcılar güneşin gönderdiği ışınlar vasıtasıyla yansıyan cisim ışınlarını ölçerler. Bu tip
algılayıcıların önemli 2 özeliği vardır. İlk olarak yalnızca güneş varlığında algılama yaparlar,
hava bulutlu ise algılama yapamazlar. İkinci önemli özelliği de bedava enerji kullanmaları ve
bu sayede enerji tasarrufu sağlamaktadırlar. Ayrıca bu sistemler gündüz hava açıkken
yansıyan tüm cisim görüntülerini algılarlar. Ancak algılanan bu görüntüler saklanma maliyeti
yüksek olduğundan depolanamaz. Bu yüzden talep üzerine görüntü alınır ve kaydedilir
böylece maliyet düşürülmüş olur.
10
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
R
Kırmızı
G
Yeşil
B
Mavi
Şekil 1-12: Pasif algılama sistemi
Uzaktan algılama için kullanılan enerji kaynağı da ya güneştir ya da yapay bir güç
kaynağıdır.
Uzaktan algılamanın gerçekleşebilmesi için 7 şartın yerine gelmesi gerekmektedir.
•
•
•
•
•
•
•
Enerji kaynağı ya da ışıma
Işınım veya radyasyon ve
atmosfer
Hedef ve interraksiyon
Sensör tarafından kaydedilen
enerji
Transmisyon(atmosferik
geçirgenlik), alma ve işleme
Yorumlama ve analiz
Uygulama
Şekil 1-13: Dünya üzerinde algılama yapan bir uydu ve izlediği kayıt yolu
11
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
Kullanım alanları
Haritacılık
•
•
•
•
•
Orman Bitki Örtüsünün Haritalanması ve
Sınıflandırılması
•
Ağaçlandırma Araştırma ve Çalışmaları
•
Orman Kaynakları Envanterinin
Belirlenmesi
•
Ağaç Hastalık ve Böceklenmelerini
Gözetleme ve Önleme
•
Ormansızlaşma ve Çölleşme İzleme ve
Araştırmaları
•
Kereste Üretimi Tahmini ve Planlaması
•
Orman Yangını İzleme
•
Orman Yönetimi
•
Nem miktarı
•
Tür çeşitliliğinin tespiti ve haritalanması
Ortogörüntülerin üretilmesi
Sayısal arazi modellemeli üretimi
Yeryüzü deformasyonunun izlenmesi
Topoğrafik harita üretiminde
Hidrolojik Uygulamalar:
•
Su Kaynakları Yönetimi
•
Su Kalitesi Analizleri
•
Deniz, Göl ve Akarsu Kirliliği inceleme
•
Sel Haritalaması ve izleme
•
Kıyı Bilimleri Araştırmaları
•
Deniz Yüzeyi Rüzgar ve Dalga
Araştırmaları
•
Deniz Yüzeyi Sıcaklık Dağılımı Belirleme
Çalışmaları
•
Kar Dağılımını ve Miktarını Belirleme ve
Erime Miktarı Tespiti
•
Buz Erimesi ve Buz Hareketi Gözetleme
•
Gemi Atıkları izleme
•
Okyanus Bilimleri Araştırmaları
•
Sulak alanların haritalanması
•
Buz konsantrasyonlarının tespiti(NOAA)
•
Buz kirliliği
•
Nehir yatakları ve nehirler
•
Yağış düşen alanların belirlenmesi ve
düşen yağışın tespiti
Zirai Uygulamalar
•
Ürün Tipini Ayırma
•
Ürün Gelişimi İzleme
•
Ürün Rekolte Tayini
•
Ürün Hasar Tespiti (Hastalık, Böceklenme
vb.)
•
Toprak Nemi ve Türünü Belirleme ve
Sınıflandırma
•
Tarım Faaliyetleri Organizasyonu
•
Alan yönetimi
•
Tarımsal sigortalama
Denizcilik ve Kıyı Yönetimi
•
•
•
Jeolojik Uygulamalar
•
Jeolojik Yapı Araştırmaları ve Haritalama
•
Fay, Çizgisellik ve Kırıkların
Tanımlanması
•
Yüzey Sekli Analizi
•
Delta veya Kıyı Yüzey Şekillerinin Analizi
•
Topografya Çalışmaları
•
Jeotermal Araştırmalar
•
Deprem Araştırmaları
•
Volkanik Araştırma Çalışmaları ve İzleme
•
Maden ve Yeryüzü Kaynaklarının
Aranması
•
Kum ve Ponza alanlarının tespiti
•
Petrol aramaları
•
Jeobotanik
•
Kayaç tiplerinin tespiti
•
Çevresel jeoloji
•
Jeolojik riskler
Akıntılar ve sirkülasyonların tespiti
Stok tahmini yapmada
Su kalitesi ve sıcaklığı tespiti (SST)
Ormancılık Uygulamaları
12
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
5- Uydular
Yapay uyduların bir füzenin ucunda uzay boşluğunda ve Dünya etrafında yörüngeye
sokulabilmesi için yerçekiminden kurtulma süratinin saniyede 11 km olması gerekmektedir. Bu
hızın altında fırlatılan bir cisim yörüngeye oturmadan tekrar yeryüzüne düşer.
Dünya dışında 9000 araç çok çeşitli görev yapmaktadır. Elimizdeki cep telefonları, TV
ler, konum belirleme aygıtları (GPS), haberleşme uyduları, meteoroloji uyduları yer gözlem
uyduları en çok bilinen uydulardır.
RS_Vis_14
Şekil 1-14: Dünya etrafında değişik yörüngelerde bulunan uydular
6- Yer Gözlem Uyduları
Aynı dijital kamerada olduğu gibi, bir uydu algılayıcısı da filme sahip değildir. Onun
yerine algılayıcı yeryüzünden ve onun üstündeki objelerden yansıyan elektromanyetik enerjinin
miktarını ölçen binlerce binlerce küçük alıcılardan (detectors) oluşmuştur. Bunlar,
spektral(bantsal) ölçümler olarak adlandırılırlar. Her spektral yansıma değeri bir dijital sayı
(numara) olarak kaydedilir. Bu sayılar Dünya'ya geri gönderilerek bilgisayarlar tarafından
renklere ve gri-renk tonlamasındaki parlaklık seviyelerine göre fotografa benzeyecek şekilde
görüntüye dönüştürülürler.
Alıcıların (detectors) duyarlılığına bağlı olarak algılayıcılar (sensors) yansıyan enerjiyi;
görünen (visible), yakın-kızıl ötesi (near infrared), kısa dalga-kızılötesi (short-wave infrared),
termal kızılötesi (thermal infrared) ve mikrodalga radar, bölümlerinde ölçülebilir.
Bir çok uzaktan algılama uydusu enerjiyi spektrumun kesin olarak belirlenmiş özel
dalga
13
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
boylarında ölçerler.
Landsat 5 TM ve Spot 4’ün bandlarının karşılaştırılması
Şekil1-15: Yer gözlem uyduları ve teknik bilgiler
7- Görüntü kaynakları
a- Dijital Kaynaklar
Dijital uydu görüntüleri raster verilerdir. Raster kısaca görüntünün sayısız küçük
ünitelerden veya piksellerden (resim elementleri) oluşması anlamına gelir. Diğer yanda, vektör
veriler nok, çizgi ve poligonlardan oluşmuştur.
b- Analog Kaynaklar (sayısallaştırma)
Resimlerin bilgisayar ortamında değerlendirilebilmeleri için veri formatlarının bilgisayar
ortamına uygun hale getirilmeleri gerekmektedir. Bu dönüşüme sayısallaştırma (digitizing) adı
verilir. Bir resmin fotografik sunumunu daha doğrusu sayısal forma dönüştürülmesi çeşitli
şekillerde yapılabilir. Farklı teknikler kullanılarak resmin sayısallaştırıldığı tarayıcılar (kitabı
taradıktan sonra OCR ile okutulması) ile yapılması ya da Analog/Sayısal dönüşümün kullanılarak
14
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
resmin sayısal hale dönüştürüldüğü sistemler (Frame-Grapper veya ekrandan sayısallaştırma),
uzaktan algılamada uçak ya da uydulara yerleştirilen çok kanallı tarayıcılar direkt sayısal olarak
veri kaydederler.
Sayısal bir resim deyince akla analog bir sinyalin sayısal bir sinyale dönüştürülmesi
gelmelidir. Bu da obje tarafından yayılan enerjinin (analog sinyal) bir algılayıcı tarafından
öngörülen elektromanyetik aralıkta algılanarak sayısal sinyal haline dönüştürülmesi ile
olanaklıdır. Görüntü bilgileri 0-255 arası sayısal değerlere atanarak bilgisayara kaydedilir. Tek
band’ta kaydedilen bilgiler siyah beyaz renklerde (pancromatik) 0-255 arası değerler olarak
kaydedilir. Kırmızı (R), Yeşil (G), Mavi (B) RGB ve yoğunluk şiddet olmak üzere 4 boyutta veri
kaydedilebilmektedir.
c- Band Kavramı
Atmosferik pencereler: Atmosferin özelliğinden dolayı güneşten gelen enerjinin bir kısmını
soğurmakta veya yansıtmaktadır. Belli bölgelerde ise sınırlı geçişe izin vermektedir. Bu geçiş
noktalarına atmosferik pencereler adı verilir. Uydular bu atmosferik geçiş bölgelerinde algılama
yapmaktadır.
Şekil 1-16: Elektromanyetik dalga boyu ve Atmosferik geçiş bölgeleri
Algılama Bandları ve özellikleri
15
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
Renkli görüntüler bilgisayar ekranlarında 24 bit lik veri olarak görüntülenir. Görüntüleme
R(Kırmızı), G(Yeşil), B(Mavi) kodlanmış aynı objeye ait üç adet gri düzeyli görüntünün üst üstle
ekrana iletilmesi ile oluşur. Elektro-manyetik spektrumda 0,4-0,5 µm dalga boyu mavi renge;
0,5-0,6 µm dalga boyu yeşil renge; 0,6-0,7 µm dalga boyu kırmızı renge karşılık gelir. Bu dalga
boylarında elde edilmiş üç gri düzeyli görüntü bilgisayar ekranında sırası ile kırmızı-yeşil-mavi
kombinasyonunda üst üste düşürülecek olursa renkli görüntü elde edilmiş olur.
Renkli görüntü kavramı; 1 band bir anlamda kırmızı filtrelenmiş, başka bir deyişle orijinal
görüntüdeki gri değerler kırmızının tonları şeklinde ifade edilmiş, benzer şekilde 2 ve 3 bandlar
da da yeşilin ve mavinin tonları şeklinde ifade edilip üstüste çakıştırılmış ve oluşan renk
karışımından da doğal renkler elde edilmiştir ; şeklinde de açıklanabilir. Öyle ise band
kombinasyonu şekilden de görüleceği üzere 3-2-1 dir.
Band 3 Kırmızı (R)
Band 2 Yeşil (G)
Band1 Mavi(B)
Aşağıdaki şekilde doğal renkli görüntü verilmiştir. Burada görüntü RGB dir ve band
kombinasyonu 3-2-1 dir.
16
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
Yine aşağıdaki şekillerde aynı görüntü RGB fakat band kombinasyonları 1-2-3 ve 2-13şeklinde sıralanmıştır.
Band 1-2-3
Band 2-1-3
Görüldüğü gibi her banda ait gri düzeyli görüntüde gri değerler farklıdır. Bunun nedeni
her banda ait dalga boyu aralığının farklı olmasıdır.
Renkli görüntüler bilgisayarlarda gri düzeyli görüntülere göre daha fazla yer kaplarlar.
Örneğin 8 bitlik 640x640 pikselden oluşan bir görüntü bilgisayarda:
1640x1640=2689600 byte=2689600/1024=2626.56 KB=2626.56/1024=2.56 MB yer kaplar.
Eğer bu görüntü renkli olsa idi üç band olacağından 3x2.56=7.12MB yer kaplayacaktı.
Doğru Spektral Bant Seçimi
Daha öncede bahsedildiği gibi farklı dalga boylarındaki yansıma değerlerinin
ölçümü, yeryüzünün özelikleri hakkında bilgiler aktarır. Aşağıda dalga boylarına karşılık
gelen uygulamalar hakkında bilgiler verilmiştir.
Bununla birlikte, tek bant genellikle pek kullanılmaz. Tipik olarak, üç bantlı
kombinasyonlar kullanılmaktadır.
Görünür Mavi Sığ suların haritalanması, toprak ile bitki örtüsünün ayrımında
Görünür Yeşil Bitki örtüsünün sağlıklı / hastalıklı ayrımında
Görünür Kırmızı Bitki örtüsünün türlerinin ayrımında
Yakın Kızılötesi Bitki örtüsünün haritalanmasında . Bitki örtüsünde canlı/sağlıklı
17
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
Ayrımında Bitki türlerinin ayrımında
Orta Kızılötesi Komposizyonuna göre kayaç tiplerinin ayrımında .
Toprak ve bitkilerde nemliliğin tespitinde
Jeolojik yapıların haritalanması
Su / kara sınırlarının belirlenmesinde
d- Görüntü oluşumu
Bir görüntü büyütüldükçe görüntüde detay yorumlama olanağı gittikçe yok olur.
Aşağıdaki şekillerde bu açıkça görülecektir.
1 numaralı şekil orijinal görüntü olmak üzere bir görüntüyü büyütmeye başladığımızda en
son 6 numaralı şekli elde ederiz. Bu da bizi piksele götürür. Şekillerdeki görüntü ile yukarıda
anlatılan ikili görüntü arasındaki temel farklılık her pikselin gri değerinin farklı olmasıdır. Oysa
ikili görüntüde pikseller 0 veya 1 değeri alabiliyordu. Daha başka bir deyişle ya siyah ya da beyaz
olabiliyorlardı. O halde gri değerlerin farlı olmasının nedeni nedir?
Gri tonlu görüntülerde; görüntü farklı gri ton değerlerinden oluşur. Gri değer aralıkları:
G={0,1,2,………..255} şeklinde ifade edilir. Bunun anlamı şudur: Bir gri tonlu görüntüde 256
tane farklı gri ton değeri daha doğrusu gri değer bulunabilir. Burada 256 gri değer bir byte olarak
tanımlanabilir (1 Byte=8 Bit ve 28=256) [3].
0 gri değeri kural olarak siyah renge, 255 gri değeri ise beyaza karşılık gelir. Bu değerler
arasında ise gri tonlar oluşur.
18
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
8-Görüntü İşleme Yazılımları
Çok çeşitli yazılım görüntü işleme de kullanılmaktadır. Bilinen görüntü işleme
yazılımları, Erdas Imagine, PCI Geometica, Ermapper, Arcgis, www.pcigeomatics.com,
http://www.ermapper.com/, http://www.erdas.com/, internet adreslerinden ulaşılabilir. Bu
yazılımlardan meşhur olanlardan birini inceleyeceğiz.
9- ERDAS Imagine yazılımı
a- Veri görüntüleme
Yazılımın Çalıştırılması, Menüleri, İkonları Ve İşlevleri:
Erdas Imagine yazılımı;
• Bilgisayar ekranına daha önce konulmuş olan ”IMAGINE” ikonunun üzerine çift
click uygulanarak, veya
• Start / Programs / ERDAS IMAGINE 8.5 / ERDAS IMAGINE 8.5 ifadeleri
seçilerek, çalıştırılır.
Yazılım çalıştırıldığında ekrana ana ikon paneli açılır. Yazılımın tüm fonksiyonları;
bu panelden veya otomatik olarak ekrana gelen “Viewer” kapsamındaki menü ve
aletlerden istifade ile sağlanır. Bu panel satın alınan modüllere bağlı olarak muhtelif
ikonları ve menüleri içermektedir. İstenmesi halinde ikon panelinin ebadları, “Session”
menüsü kapsamındaki “Preference” seçeneğine bağlı “Preference Editor” dialoğundaki
“Icon Panel Display Options” penceresinin kullanımı ile değiştirilebilmektedir.
İkon paneli; “Session”, “Main”, “Tools”, “Utilities”, “Help” menülerini ve
“Viewer”, “Import”, “DataPrep”, “Composer”, “Interpreter”, Catalog”, “ERDAS
IMAGINE Credits”, “Classifier”, “Modeler”, “Vector”, “Radar”, “VirtualGIS”,
19
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
“OrthoBASE” vb. ikonları içermektedir.
20
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
Imagine yazılımının çalıştırılması ile ekrana açılan Viewer ekranı; “File”, “Utility”,
“View”, “AOI” ve “Help” menülerini içerir. Bu ekran, kullanılacak katmana bağlı olarak
“Raster”, “Vector” ve “Annotation” menülerini de kapsar. Bu menülerin işlevleri,
uygulamalar esnasında açıklanacaktır.
21
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
Imagine Viewer kısmında; “Görüntüleri Anlamak ( Understanding Imagery)”,
22
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
“Diğer Veri Tiplerini Görüntülemek ( Viewing Other Data Types)”, “Öznitelikler
Üzerinde Eksersiz ( Examining Attributes)”, “Bir Saha üzerinde Eksersiz (Examining a
Study Area)”, “Sunuları Üretmek (Creating Presentations)” konuları uygulamalı olarak
işlenecektir. Bu kısmın amacı ve kullanılacak aletler aşağıda belirtilmiştir.
“Viewer” ekranı üzerinden, “File / Open / Raster Layer” ifadeleri seçilerek “Select
Layer To Add” dialoğuna erişilir.
“Select Layer To Add” dialoğuna ayrıca;
• “Viewer” ekranı üzerindeki “Open Layer” düğmesi veya
• Klevye üzerindeki “Ctrl+R” tuşlarına basılarak, kolayca ulaşılabilir.
Imagine örnek veri dosyalarının bulunduğu “Select Layer To Add” dialoğunun
içerdiği kısımlar ve işlevleri aşağıdaki şekil üzerinde gösterilmiştir.
23
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
- Dosya tipinin “Files of Type” default olarak “IMAGINE image ( *.img)” olduğu
kontrol edilir.
- “EGTF_CD.1” isimli CD-ROM sürücüye takılır, “Look in” penceresine “CDROM” ifadesi getirilir ve CD kapsamındaki “usa_avhrr_class.img” dosyası
seçilir.
NOT: “Select Layer To Add” dialoğu üzerindeki “Raster Options” düğmesine
basılarak görüntüye ilişkin parametrelere ulaşılabilir. Buradaki “Display as”
penceresinde görüntünün default olarak “Pseudo color” olduğu görülür.
İki görüntü üst üste açılacaksa her ikisinin ordinatlı ve yakın bölgeleri gösteriyor
olması gerekir. Aksi halde görüntüler faklı bölgelerde görünür. “Clear Display”
kaldırmayı ihmal etmeyin.
b- Band kombinazyonları
24
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
Uygumla Aşağıdaki görüntüyü oluşturunuz.
c- Swip, blender kavramları
Ekranda iki görüntü açıldıktan sonra aynı ekranda görüntülemek için kullanılır. Viewer 1
penceresinde Utulity menüsünden Swip komutuyla yapabilirsiniz.
Swip komutu
25
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
Blender komutu
d- iki görüntüyü yan yana görüntüleme
Ekranda aynı iki görüntü iki pencerede yan yana
açılır.
26
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
Aynı görüntünün daha ayrıntılı görünmesini sağlar.
10- Görüntü İşlemeye Giriş
a-Görüntü Alma
CD den veri almak için
1- CD sürücüsüne “EGTF_CD.1”si takılır. IMAGINE icon paneli üzerindeki “Import”
ikonuna basılarak “Import / Export” dialoğuna erişilir.
2- Dialog üzerindeki “Type” penceresine “SPOT” , “Media” penceresine ise “CDROM” ifadeleri getirilir.
3- “Input CDROM” penceresinde CD-ROM’un hangi drive da olduğu gözlenir ve
muse’un sol düğmesi ile seçilir.
4- “Output File (*.img)” penceresine görüntünün ismi örneğin “spot4_99.img”
olarak yazılır. Takiben “Enter” tuşuna ve “OK” düğmesine basılır.
Diskten almak için
2- Dialog üzerindeki “Media” penceresine “File” ifadesi getirilir. “Type” menüsünden
alınacak dosyanın uzantısı *.pjg gibi aranır. “output file” *.img uzantısı ile kaydedilir.
27
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
b- Görüntü Kaydetme
File menüsünden “Top lyr as” komutu ile farklı formatlarda kayıt yapabilirsiniz.
c- Görüntü Kesme (subset)
28
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
Büyük verilerle çalışma yerine çalışma alanı ile ilgili bölümlerin kesilerek alan
daraltılabilir. Bunun için çalıştığımız alanın belirlenmesi ve bu belirlemeden sonra kesilmesi
gerekir. Alan belirleme için AIO penceresi kullanılır.
AIO araçları paint programına benzemektedir. Bu araçları kullanılarak alanımızı belirleyip file AIO as lyr komutu ile kaydetmeliyiz.
29
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
d- Görüntü Konumlandırma
GEOMETRİK DÖNÜŞÜM
İşlenmemiş görüntüler genellikle geometrik bozulmaları içerir. Görüntülerin geometrik olarak
düzeltilmeleri (yataylandırılmaları) sonucunda bozulmalar giderilerek görüntü koordinatları x,y
ve nesne uzay koordinatları x,y,z arasında analitik bir ilişki kurulur .
Görüntünün yeniden örneklenmesi belirlenmiş bir sistemde görüntünün tanımlanmasıdır.
Tanımlama için görüntü ve sistemdeki ortak özellikler kullanılır. Bu özellikler kontrol noktaları
30
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
olarak adlandırılır. Kontrol noktaları saptanırken görüntüde belirgin obje veya obje grupları
kullanılmalıdır.
Eğer görüntü bir başka görüntü ile değil de bir harita üzerine yataylanacaksa haritadan ölçülecek
kontrol noktaları iki boyutludur (X,Y)
.Dönüşümde kullanılacak polinomun derecesi
görüntüntünün büyüklüğüne ve geometrisine bağlıdır.
Geometrik dönüşümde kullanılan kontrol noktalarında aranan temel özellik; kolayca
belirlenebilmeleri ve yüksek konum doğruluğuna sahip olmalarıdır. Kontrol noktalarına ilişkin bu
gereksinimlerin görüntüde ve dönüşümü yapılacak referans sistemte sağlanması gerekmektedir.
Küçük objeler yüksek bir doğrulukla kontrol noktası olarak belirlenebilir fakat bu tür objelerin
her iki sistemde eşlenmesi kimi zaman güç olabilir. Örneğin bir görüntünün bir harita ile
çakıştırılması durumunda; haritadaki bir noktanın görüntüdeki karşılığının bulunması görüntünün
elverdiği çözünürlüğe bağlıdır. Büyük objeler daha kolay tanımlanabilir.Kontrol noktaları
belirlenirken objeler arasındaki kontrast farklılıkları önemli rol oynar. Kontrol noktaları
dönüşümün geometrik duyarlığını doğrudan belirler. Küçük ölçekli haritalardan işaretlenen
kontrol noktalarının duyarlılığı uygulamada yeterli değildir. Doğru kontrol noktası belirlemede
önemli bir konu noktanın harita ve görüntüde eşlenik olmasıdır. Kontrol noktası belirlenirken
harita ve görüntü arasındaki zamansal ve fiziksel farklılıklar göz önünde bulundurulmalıdır.
Geometrik dönüşümü örnekleme işlemi izler. Başka bir deyişle bu işlem sonuç görüntünün
piksellerinin radyometrik değerlerinin yeniden düzenlenmesidir. Bunun için çeşitli yöntemler söz
konusudur: en yakın komşuluk , bilineer interpolasyon ve kübik enterpolasyon .
En yakın komşuluk yöntemi aynı zamanda sıfırıncı dereceden enterpolasyon yöntemi olarak da
adlandırılır . Bu yöntem ile yeni piksel gri değerleri giriş görüntüsündeki en yakında yer alan
değerlerin kopyalanması ile elde edilir, dolayısı ile giriş görüntüsü ile aynı değeri alır. Bundan
dolayı görüntünün radyometrik karakteri değişmez. Diğer taraftan sonuç görüntüde blok yapı
bozulur. Bilineer enterpolasyon sonuçları görüntüyü yumuşatır. Görüntüdeki keskin sınırlar
sonuç görüntüde yumuşar. Bu obje yakalama tekniğinin görüntüde uygulanmasını güçleştirir.
Bikübik teknik uzun bir hesaplama zamanı gerektirir. Fakat bu yöntem en elverişli yöntemdir.
31
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
Şekil göz önünde bulundurulduğunda en yakın komşuluk yönteminde (i,j) pikselinin çevresindeki
4 pikselden en yakın olanının yansıma değeri (i',j') pikselinin yansıma değeri olarak atanır.
Bilineer enterpolasyonda (çift yönlü doğrusal enterpolasyon (i,j) pikseline en yakın dört pikselin
bu piksele olan ağırlıklı uzaklıkları esas alınarak yeni parlaklık değeri hesaplanır .
Burada Zk dört çevre pikselin yansıma değeri, Dk ise çevre dört pikselin (i,j) pikseline olan
uzaklıklarıdır.
Bikübik enterpolasyonda( kübik katlama) bilineer enterpolasyondaki aynı hesaplama tekniği
kullanılır .Tek fark (i,j) pikselinin çevresindeki 16 pikselin (i,j) pikseline ağırlıklı uzaklıkları
hesaplanarak yeni yansıma değeri bulunur .
32
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
Girdi Görüntü
Koordinatları
Girdi Görüntü
Gri Değeri
x',y' den Örnek
noktaya uzaklık
(D)
D2k
Z/D2k
1/D2k
2,2
9
0,806
0,65
13,85
1,530
3,2
6
0,922
0,85
7,05
1,176
2,3
15
0,500
0,25
60,00
4,00
3,3
18
0,670
0,45
40,00
2,222
g'=120.90/8.928=13.54=13
33
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
Uygulama: Eğitim Fakültesi google earth görüntüsünün konumlandırılması
1- Tek görüntü var . Elimizde GPS (global Position System) dünya yer belirleme cihazı ile
alınmış koordinatlar var. Bunların aşama aşama nasıl girildiği gösterilecektir.
34
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
“ok” basılınca aşağıdaki görüntü açılır.
35
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
Açılan pencereden ise
polinomal seçilir ve dört değişik nokta belirlenmesi gerekir.
36
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
UTM WGS 84 zone 35 ayarlanır.
X referans ve Y referans noktalarına alınan GPS verileri yazılır. 4 ayrı yere yazıldıktan
sonra
aktif olur isim verip kaydedebilirsiniz.
NOT: GCP noktaları seçilirken aşağıdaki örneğe dikkat ediniz.
37
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
Örnek Uygulama: Görüntüden görüntü düzeltme
ERDAS IMAGINE GEOMETRİK DÜZELTME AŞAMALARI
Uygulama Dosyaları :
1. Geometrik Düzeltilmemiş Gebze2004.img isimli uydu görüntüsü.
2. Geometrik Düzeltilmiş Gebze2000.img isimli uydu görüntüsü.
38
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
39
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
40
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
41
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
42
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
43
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
44
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
45
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
46
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
e- Görüntü Birleştirme (Mosaic)
HAVA FOTOĞRAFLARINI MOZAİKLEMEK
Aşağıdaki mozaiklemeye yönelik uygulamada, wynoochee nehri sahasını içeren, hava
kamerası ile çekilmiş ve orthorektifiye edilmiş iki görüntü kullanılacaktır.
1. ERDAS IMAGINE ikon panelindeki “Tools” menüsünden “Image Information”
ifadesi seçilerek, ekrana “ImageInfo” dialoğunun açılması sağlanır.
2. Dialoğ üzerindeki “File” menüsünden “Open” ifadesi seçilerek “Image Files”
dialoğuna erişilir. Takiben bu dialoğdaki “Files of type” penceresine “TIFF[*.tif]”
ifadesi getirilir ve “Look in” penceresi vasıtasıyla “EGTF_CD.1” kütüğünden,
“ortho_282.tif” görüntüsü seçilir ve “OK” düğmesine basılır. Böylece bu görüntüye
ilişkin bilgiler “ImageInfo” dialoğunun üzerine gelir.
3. “ImageInfo” Dialoğundaki “Edit” menüsünden “Compute Pyramid Layers” ifadesi
seçilerek ekrana aynı isimli dialoğun açılması sağlanır ve üzerindeki “OK”
düğmesine basılır.
“Viewer” ekranındaki “Open Layer” aleti kullanılarak; “ortho_282.tif” (EGTF-CD.1
kapsamında) ve daha evvelki uygulama sonuçunda oluşturulan “ortho_281.img”
(ÇALIŞMALAR kapsamında) görüntülerine erişilerek aynı Viewer üzerine açılmaları
sağlanır.
4. İki görüntünün birbirini örtmemesi için, görüntüleri açarken “Select Layer To Add”
dialoğundaki “Raster Options” seçeneği altındaki “Clear Display” ve “Background
Transparent” pencerelerinin pasif olaması (işaretsiz) sağlanır.
47
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
Aynı Viewer üzerindeki “ortho_282.tif” ve “ortho_281.img” görüntüleri
5. IMAGINE icon panelindeki “Data prep” ikonunun üzerine basılır. Ekrana gelen komut
dizininden, “Mosaic Images” ifadesi seçilerek “Mosaic Tool” dialoğuna erişilir.
aleti default olarak seçilmiş olarak ekrana gelen
6. “Set Mode for Input Images”
“Mosaic Tool” dialoğu muhtelif fonksiyonları yerine getirmek için 3 grub alet setini
içermektedir.
ifadesi veya kısa bir
7. Bu alet dialoğundaki “Edit” menüsünden “Add Images”
şekilde “Display Add Images Dialog” aleti seçilerek “Add Images for Mosaic”
dialoğuna ulaşılır.
48
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
8. Dialoğdaki “Image Filename:[*.img]” penceresinden “ortho_281.img” görüntüsüne
erişilir.
9. “Compute Active Area” penceresi işaretlenerek aktif hale getirilir.
Şekil-125
“Add Images for Mosaic” dialoğu
10. Dialoğdaki “Set” düğmesine basılarak “Active Area Options” dialoğuna ulaşılır.
Görüntünün köşelerini (corner) dikkate alarak gerekli hesaplamayı yapan bu dialoğdaki,
“OK” düğmesine basılır.
49
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
11. Takiben “Add Images for Mosaic” dialoğundaki “Add” düğmesine basılır. Böylece,
“ortho_281.img” görüntüsünün dış hatlarını içeren grafik şekil, “Mosaic Tool”
dialoğunun üzerine gelir.
12. 8, 9, 10 ve 11 nci maddelerde açıklanan işlemler “ortho_282.tif” görüntüsü için
aynen tekrarlanarak buna ilişkin dış hatları içeren grafik şekilinin de, “Mosaic Tool”
dialoğu üzerine gelmesi sağlanır.
“ortho_281.img” ve “ortho_282.tif” görüntülerinin
dış hatlarını içeren grafik
50
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
13. “Add Images for Mosaic” dialoğu, üzerindeki “Close” düğmesine basılarak kapatılır.
Mosaiği yapılan görüntüler farklı günlerde, zamanda veya mevsimlerde çekilmiş olabilir. Böyle
bir durumda görüntülerin kontrastlıklarıda farklı olacaktır. Bu farklılıklar aşağıda belirtilen
işlemlerle düzeltilmektedir.
14. “Mosaic Tool”
dialoğundaki, “Display Image Matching Options Dialog” aleti
seçilerek “Matching Options” dialoğuna erişilir.
15. Dialoğ üzerindeki “For All Images” penceresi işaretlenir ve “OK” düğmesine basılır.
51
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
Kesilecek sahanın sınırlarını gösteren görüntü
52
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
.“Set Overlap Function” dialoğu
22. Dialoğdaki “Apply” düğmesine basılarak belirlenmiş seçeneklerin bindirme sahasına
uygulanması sağlanır. Takiben “Close” düğmesine basılarak dialoğ kapatılır.
23. Grafiksel olarak görüntü üzerindeki bindirme sahasını içeren Viewer’daki “AOI”
menüsünden“ Tools” ifadesi seçilerek “AOI” aletlerini içeren dialoğun ekrana açılması
sağlanır. Bu dialoğdan “Create Polygon AOI” aleti seçilir ve iki görüntünün bindirme
yaptığı yer üzerine bir poligon çizilir ve takiben seçilir.
53
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
.“Output Image Options” ve .“Choose AOI” dialoğları
27. Ekrana gelen “Choose AOI” dialoğu üzerindeki seçeneklerden “Viewer” düğmesi
işaretlenir ve “OK” düğmesine basılır.
“Mosaic Tool” dialoğu, default olarak mosaik’deki ilk görüntünün projeksiyonunu, çıktı olarak
kabul etmektedir. Şayet çıktı için farklı bir projeksiyon kullanılacaksa “Output Image
Options” dialoğundaki “Change Output Map Projection” düğmesine basılarak gerekli
düzenlemeler yapılır.
28. Tekrar ekrana açılan “Output Image Options” dialoğu üzerindeki “OK” düğmesine
basılır. Böylece “Mosaic Tool” dialoğundaki grafiğin çıktı uzantılarının görünmesi
sağlanır.
29. “Mosaic Tool” dialoğundaki “Process” menüsünden “Run Mosaic” ifadesi seçilerek
aynı isimli dialoğa ulaşılır. Dialoğ üzerindeki “Output File Name” penceresine örneğin
“mosaic.img” ifadesi yazılır. Takiben “Stats Ignore Value” düğmesi işaretlenir,
karşısındaki pencerenin sıfır “0” değerini içermesi sağlanır ve “OK” düğmesine basılır.
30. “Mosaic” dialoğu tarafından otomatik olarak yapılan kayıt işlemlerini takiben, aktif duruma
geçen “OK” düğmesine basılır.
54
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
“Run Mosaic” dialoğu ve “Mosaic.img”
görüntüsü
f- Görüntü Projeksiyon Değişikliği
Referanslı görüntüleri aynı projeksiyon
sisteminde buluşturmak için yapılması
gereken işlemlerdir. Burada ED 50 Europa
Datum sisteminde bir görüntümüz var. Diğer
görüntülerimiz ise UTM WGS 84 north olsun.
Hepsini UTM WG S84 ayarlayalım.
Input bölümüne ED50 yi
55
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
11- Görüntü Yorumlama
a- Çözünürlük kavramı
Görüntü işlemede önemli kavramlardan biride görüntü çözünürlükleridir. Çözünürlüğün 4 çeşitti
vardır. Bunlar spektral(spectral), yersel(spatial), zamansal (temproral), radyometrik
(radiometric) çözünürlüktür.
Spektral çözünürlük: Görüntünün sahip olduğu band sayısını ifade eder. Band sayısı arttıkça
nesneleri ayırt edebilme kabiliyeti artacaktır.
56
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
Su
Kara
Yersel Çözünürlük (Spatial)
Görüntü elemanlarının (piksellerin) yerdeki nesneleri ayırt edebilme kabiliyeti olarak
tanımlayabiliriz.
57
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
Algılama biçimine göre çeşitlilik gösterir. 60 cm den 1 km ye kadar görüntü çözünürlüğü
vardır.
Zamansal (Temproral) Çözünürlük
Uydunun aynı bölgeyi tekrar çekebilme kabiliyeti olarak zamansal çözünürlüğü tarif
edebileceğimiz gibi, aynı bölgenin farklı zamanlarda çekilmiş görüntüleri olarak da tarif
edebiliriz. Ayrımı zamana bağlı olarak ifade edebiliyoruz. Landsatlar 16 günde aynı bölgeyi
tekrar çekebilme kabiliyeti varken, IRS 6 günlük zamansal çözünürlüğe sahiptir.
58
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
Şekil: Aynı bölgenin farklı zaman aralıklarında çekilmiş görüntüleri
Bir algılayıcının, uzayda iki objeyi birbirinden ayırt edebilme yeteneği olarak tanımlanır.
Uzaktan algılama uygulamalarında 4 farklı çözünürlük söz konusudur.
Mekansal Çözünürlük
Spektral Çözünürlük
Radyometrik Çözünürlük
Zamansal Çözünürlük
59
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
60
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
61
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
62
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
63
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
64
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
65
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
66
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
b- Filtreler
Filtreler görüntü zenginleştirme amacı ile de uygulanan, adından da anlaşılacağı gibi
görüntüde belirli ayrıntıların ayıklanması ya da daha belirgin hale getirilmesi vb. gibi
operasyonları gerçekleştiren operatörlerdir.
Farklı amaçlar için farklı filtreleme operatörleri vardır. Bunlara:
•
•
•
Kenar keskinleştirme
Kenar yakalama
Görüntü yumuşatma ve bunun gibi daha bir çok amaçla kullanılan filtreler örnek
verilebilir.
Bilindiği görüntüyü oluşturan pikseller konumları ve gri değerleri ile tanımlanabilmektedir. Daha
doğrusu bir görüntü matris formuna sahiptir. Aşağıdaki şekilde 8x8 lik bir görüntüyü oluşturan
piksellerin gri değerleri verilmiştir.
Filtreler çekirdek matris formundadır ve boyutları 3x3,5x5,7x7,9x9,11x11 şeklinde olabilir. Filtre
matrisi tanımlandığı amaca yönelik olarak görüntüde işleme sokulur.
0 -1 0
-1 5 -1
0 -1 0
Örneğin yukarıdaki filtre matrisi ile görüntüyü filtrelediğimizde bu matrisi tüm görüntü üzerinde
3x3 lük pikseller şeklinde uygularız.
67
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
i-1,,j-1 i,,j-1 i+1,j-1
i-1,,j
i,,j i+1,,j
i,,j+ i+1,,j+
i-1,j+1 1
1
Bir görüntüde i,j pikselin komşuluk ilişkisi yukarıda verilmiştir. Buna göre yukarıdaki örnek
filtre matrisini uygulayacak olursak:
g´(i,j)=(-1*gi,j-1)+(-1* gi-1,j)+(5* gi,j)+(-1* gi+1,j)+(-1* gi,j+1)olur.
Örneğin 1,1 koordinatlı pikselin filtrelenmiş değerini bulmak istersek:
g´1,1=-97-93+5*96-98-96=96
benzer şekilde g´4,5 in filtrelenmiş değerini bulmak istersek:
g´4,5=-116-116+5*117-110-107=136
tüm pikseller bu şekilde işleme sokularak filtreleme gerçekleştirilir.Açıkça görüldüğü gibi
filtrelenen görüntüde iki satır ve iki sütunluk veri kaybı söz konusudur.
Yani g0,0, ...... g0,7satırı,
g0,0, ...... g7,0sütunu,
g0,7, ...... g7,7sütunu,
g7,0, ...... g0,7satırı
filtreleme işlemine tabi tutulamaz. Çünkü g0,0-1 pikseli veya g0-1,0 pikseli söz konusu değildir. Bu
piksellerin de filtrelemeye katılması için çevre piksellerden yararlanılır. Örneğin g0,0 pikselinin
komşuları aşağıdaki şekilde oluşturulur:
68
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
Veri kaybı olmaması için ilk ve son satırlar sistem tarafından çoğaltılır. Sütunlarda da çoğaltma
işlemi yapılarak satır ve sütunda bilgi kaybı olması engellenmeye çalışılır.
Filtre Çeşitleri:
Çok değişik filtre vardır. Bunlardan bir kısmı aşağıda verilmiştir.
1- Görüntü yumuşatma (smooth), Görüntüdeki gürültünün (bozucu etkinin) yok
edilmesi veya azaltılmasında kullanılır. Eğer görüntüde mevcut gürültü yüksek
frekansta ise alçak(low pass) geçirgenli filtre ile giderilir.
2- Katlama (Convolution Filtering) Katlama filtreleme bir görüntünün mekansal
frekans karakteristiğinin değiştirilmesinde kullanılır. Filtre çekirdeği kullanılarak
filtreleme işlemi gerçekleştirilir.
3- Keskinleştirme (sharpen) Keskinleştirme operatörleri adından da anlaşılacağı
üzere görüntüdeki küçük detayların (yüksek frekanslı bileşenler), köşelerin daha
belirgin hale getirilebilmesi işleminde kullanılır
4- Medyan filtre ise doğrusal bir filtre değildir. Komşu piksellerin sıralanarak
medyan (orta) değerinin alınması ile elde edilir.
11 8
14 24 14 24
30 100 25 69 45 20
125 125 52 1
0
29
44 200 136 148 98 33
0 1 52 55
77
86 98 136 148
69
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
9
16 86 77 55 213
20 65 99 126 255 0
2
6
Medyan
13 13 99 66
Hatalı satırları düzeltmek için kullanılır.( gürültü giderme konusuna bakınız.)
5- Yüksek geçirgen (high pass) : Görüntüdeki yüksek değerleri geçiren filtrelerdir.
c- LUT kavramı,
Görüntüler normalde belli değerler arasına sıkışmış olarak gelir. Bunların gözle görünürlüğünü
ve yorumunu artırmak için görsel zıtlıklarını kullanabiliriz. Normal değerleri 80 den başlayıp 190
gri değerinde sonlanan bir görüntüyü daha kolay göz ile ayırt edebilir hale getirme için 80
değerini 0’ ra 190 değerini ise 255’ e dönüştürmemiz ve aradaki değerleri hesaplatmamız
gerekmektedir. Bu işlemlere Kontrast işlemleri diyoruz.
Kontrast Germe(Contrast Strech)
Histogramı aşağıda verilen görüntüde histogramdan da görüleceği gibi gri değer aralığı 89 ile 112
arasındadır.Bu görüntüde kontrast germe operasyonu için aşağıdaki işlemler yapılır:
70
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
1. Görüntüde minimum ve maksimum piksel değerleri bulunur:
Burada gmin=89, gmax=112 dir.
2. Görüntüdeki pikselin gri değeri ggirdi, kontrast germe işleminden sonra oluşan gri değer
gçıktı olmak üzere gerilmek istenilen gri değer aralığı gçıktı min , gçıktı max olmak üzere ;
T1=gcıktımin-gmin
T2=(gcıktımax-gcıktımin)/(gmax-gmin)
gcıktı=(ggirdi+t1)t2[5]hesaplanır.
Yukarıda histogramı verilen görüntüyü 0-255 aralığına germek istersek:
gmin=89,
gmax=112,
gcıktımin=0,
gcıktımax=256olacaktır.
71
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
T1=0-89=-89
T2=(256-0)/(112-89)=11.13 olacaktır. Buna göre
olur
Aşağıda bir görüntünün kontrast germe işleminden önceki ve sonraki durumu histogramları ile
verilmiştir.
72
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
Kontrast germe işleminden önce
Kontrast germe işleminden sonra
d- Histogram Görüntüleme
Erdas Image yazılımında “Utilty” menüsünden “Layer Info” seçeneği ile görüntümüzün
katmaları hakkında bilgi alabilmekteyiz. Görüntü histogramı; seçmiş olduğumuz çerçevedeki
piksellerin sayıları ve aynı piksele ait miktarlarını gösteren bir tablodur. Örnek 88
rakamından çerçevede 18 tane olsun, 90 rakamından 9 tane olsun tabloda 88 sayısının karşılığı
olarak 18 adet nokta sütunu oluşturulurken 90 için 9 adet oluşturulmaktadır.
73
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
Şekil: Görüntü üzerindeki
histogram.
aynı değere sahip piksellerin sayısına bağlı olarak oluşmuş
Aşağıdaki tabloda görüntü elemanlarının değerleri görünmektedir. Görüntüdeki piksellerin
değerleri 160 ile 200 değerleri arasında sıkışmıştır.
74
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
e- Gürültü Giderme
Bir görüntüdeki bozukluk (noise); düzensizlikler yada verinin alınması veya/ve kaydı ve
veri iletimi esnasında meydana gelen olaylardan dolayı olabilir. Bozuklukların ortak yapısı
sistematik kayıplar içermesi yada bant alımı esnasındaki kayıplardır. Kayıp hatlar bant alımı
esnasındaki değişim ve sürüklenmeden dolayı meydana gelir. Kayıp hatlar normal olarak, hattın
altında yada üstündeki değerlerle yada her ikisinin ortalaması yeni bir hatla düzeltilir.
Radyometrik bir düzeltmenin gerçekleştirilmesi bazı filtreleme yöntemlerinin
kullanılmasıyla da yapılabilmektedir. Aşağıda, filtreleme yöntemi ile radyometrik değerlerin
düzeltilmesi anlatılmıştır. Bunun için örneğin 3x3 yada 5x5 piksel boyutlu hareketli ortalama
filtreler kullanılabilmektedir. Örneğin Şekil 3.deki piksellerin dijital değerlerinin çoğu 40 ile 60
arasında değerlerdedir. Ancak 0 ve 90 değerlerine sahip piksellerde görülmektedir. Bu aykırı
değerler filtreleme ile aşağıdaki adımlar takip edilerek diğer piksel değerlerine uyacak şekilde
değiştirilir (Şekil 4).
1. x ve y yönündeki piksellerin düzeltilmesi için 3x3 boyutunda filtre belirlenir ve bu alanın
ortasındaki aykırı pikseller bu alanın içine düşen 3x3 boyutlu piksel grubunun ortalaması ile elde
edilir.
2. Sıfır (0) değerli pikselin kontrolü için filtre şekildeki gibi konumlandırılır ve 9 pikselin
ortalaması hesaplanır.
3. 9 pikselin ortalaması 43 olarak bulunur. (Int(390/9)=43)
4. Merkez piksel ve ortalama değer arasındaki fark belirlenir. (0-43=43)
5. Fark eşik değerinden (burada +10 yada .10 olarak alındı) fazla olursa, bulunan değer ile
merkezi piksel yeniden hesaplanır.
6. Filtre kaydırılarak 40 ve 90 değerleri içinde aynı işlemler yapılır.
a) filtre uygulanan 3x3 lük çerçeve
b) filtreden sonraki değer
(40+60+50+40+60+60+40+40+0)/9=390/9= 43,33
75
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
Uygulama: Görüntü üzerinde satır veya sütun olarak sistematik bir bozukluk varsa bunun
giderilmesi medyan (median) filtresi ile yapılabilmektedir.
Görüntü üzerindeki hatalı satırların değerleri 255 olarak kaydedilmiş. Bu satırlardaki verilerin
kaybedilmiş olduğu görülmektedir. Göriscalüntü ekrana açılır. Raster menüsünden filtering
seçilir ve “istatcal filtring” seçilir.
76
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
Açılan menüden median 3x3 lük pencere seçilir. Median filtresi uygulandığında görüntü
değişime uğrar. Elde edilen görüntü farklı kaydet ile kayıt edilerek yeniden çağrıldığında “layer
info”dan değerlerine bakılırsa
Şekil: Hatalı satırın düzeltilmiş şekli
Hatalı satırların düzeldiği görülür. 255 değerlerinin komşu piksellere bakılarak düzeldiği görülür.
77
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
f- Maske Oluşturma
1. ERDAS IMAGINE icon panelindeki “Main” menüsünden “Image Interpreter” ifadesinin
seçilmesi ile ekrana açılan komut dizininden, “Utilities / Mask” ifadeleri seçilerek “Mask”
dialoğuna erişilir.
2. “Mask” dialoğu üzerinde aşağıda belirtilen işlemler yapılır:
• “Input File:[*.img]” penceresine, “ÇALIŞMALAR”
“study_area_recode.img” görüntüsü getirilir,
kütüğü
altındaki
• “Input Mask File:[*.img]” penceresine, “ÇALIŞMALAR” kütüğü altındaki
“study_area_clump.img” görüntüsü getirilir,
• “Output File:[*.img]” penceresine, “Clear_cut_rmask.img” ifadesi yazılır,
• “Ignore Zero in Output.Stats” penceresi işaretlenir,
•
“Setup
Recode”
düğmesine
Şekil: “Mask” ve “Thematic Recode” dialoğları
78
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
basılır.
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
3. Ekrana gelen “Thematic Recode” dialoğundaki “Value” sütununun altındaki
herhangibir yere, mouse’un sağ düğmesi ile basılır. Ekrana açılan komut dizininden
“Criteria” ifadesi seçilerek “Selection Criteria” dialoğuna erişilir.
4. “Selection Criteria” dialoğunun “Criteria” penceresine; sadece mouse kullanımı ile ve
sınıflandırma esnasında kesilmiş orman sahaları için “4” rakamı ile tanımlanmış
“Orginal Value” değeri göz önüne alınarak, aşağıdaki förmül girilir. Takiben
“Select” düğmesine basılır.
$”Area”>=.4 and $”Circularity”>=.15 and $”Original Value”==4
“Selection Criteria” dialoğu
Böylece, “Thematic Recode” dialoğu üzerinde orijinal değeri “4” olan ve formüle uyumlu
kesilmiş orman sahaları seçilmiş olur. Takiben “Selection Criteria” dialoğu kapatılır.
6. “Thematic Recode” dialoğu üzerindeki “New Value” penceresine “1” rakamı getirilir
ve “Change Selected Rows” düğmesine basılır. Böylece, orijinal değerleri “4” olan
seçilmiş sıraların “New Value” değerleri “1” olur.
7. Kesilmiş orman sahaları dışındaki diğer alanlar, ters işlem yapılarak belirlenir. Bunun için
dialoğdaki “Value” sütunu altındaki herhangibir yere mouse’un sağ düğmesi ile basılır
ve ekrana açılan komut dizininden, “Invert Selection” ifadesi seçilir. Böylece daha
önce seçilmemiş olan sahaların seçilmesi sağlanır.
8. Dialoğ üzerindeki “New Value” penceresine “0” rakamı getirilir ve “Change Selected
Rows” düğmesine basılır. Bu adımda kesilmiş orman sahalarının dışındaki tüm
parseller mask (sıfır değerli) edilmiş olur.
9. “Thematic Recode” dialoğundaki “OK” ve takiben “Mask” dialoğundaki “OK”
düğmelerine basılır. “Modeller-running model:” dialoğunda yapılan işlemler
79
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
tamamlandığında, aktif duruma geçen “OK” düğmesine basılarak çalışma kayıt altına
alınır.
11. Default renkleri içeren görüntünün daha iyi görünmesini sağlamak için, Viewer
üzerindeki “Raster” menüsünden “Attributes” ifadesi seçilerek “Raster Attributes
Editor” dialoğuna erişilir. Dialoğdaki “Color” sütunu altında renği değiştirilecek yer
üzerine mouse’un sol düğmesi ile basılır ve ekrana gelen As Is” renk paletinden uygun bir
renk seçilir.
12. Yapılan renk değişikliklerinin kayıt altına alınması isteniyorsa, “Raster Attributes
Editor” dialoğundaki “File” menüsünden “Save” ifadesi seçilir. Takiben dialoğ
kapatılır.
80
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
g- Değişim Bulma
Elimizde aynı bölgenin farklı tarihlere ait iki görüntü varsa, bu iki görüntüyü kullanarak
önce konumlandırma işini yaparız. Sonra farkını alarak değişim miktarını bulabiliriz.
Bun için elimizdeki atl_spotp_87.img görüntüsü ile atl_spotp_92.img kullanılarak
değişim bulma işlemi yapılacaktır.
1987
1992
1
3
atl_spotp_87.img
atl_spotp_92.img
4
fark_87-92.img
2
değişim_87-92.img
5
6
1- Menüden interpreter seçilir
81
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
2- adımda interpreter adımından utilities menü seçilir
3- utilities seçeneğinden change Detection seçilir
4- Açılan pencereden Before image (önceki görüntü)ye , atl_spotp_87.img After
image (sonrakigörüntüye) atl_spotp_92.img çağrılır. Değişim yerine 87-92 yazılır.
Yüksek değişim yerine de değişim 87-92 yazılır.
5- adımda değişim de vurgulanmak istenen değişim miktarı örneğin %10 gibi seçim
yapılır.
6- adımda Ok basılarak sonuç elde edilir.
87-92 fark görüntüsü
%10 değişim Yeşil renk yapılaşmanın artışı
Kırmızı renk yapılaşmanın azaldığı yerleri temsil
etmektedir. Siyah yerler ise değişmeyen yerlerdir.
12- Sınıflandırma ve Çeşitleri
Bir veri grubu içinde belirli bir sınıf oluşturan objelerin benzerliğinden yola çıkarak ve
özelliklerine göre seçilerek gruplandırılmasıdır. En çok bilinen iki türü vardır. Eğitimli
(supervised classification) eğitimsiz (unsupervised classification). Diğer adı Otomatik
sınıflandırma olarak bilinen sınıflandırma türü(unsupervised), verilen bir obje kümesi içinde
benzer objelerin homojen sınıfları oluşturması için matematik ve istatistik yöntemlerle
gerçekleştirilmesidir.
82
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
Ham veri (Raw Data)
Tek hücrenin
farklı bandlardaki
sayısal değerleri
(DN)
Sınıflandırma sonucunda
oluşan gruplar
Her bir bandtan alınan bilgiler belirleyeceğimiz kriterlere göre sistem tarafın gruplandırılır.
Her bandtaki veriler 0-255 aralığında iken sınıflandıran veriler ise belirlediğimiz sınıf sayısı
kadardır. Ham veri (raw data) görünürde karışık bir yapıdadır. Amacımıza uygun olarak bazı
verileri daha görünür yapmak ve baskın olan verileri ortaya çıkarmak için sınıflandırma
yöntemlerine başvururuz. Karışık ve anlamsız veriler sınıflandırma yöntemleri ile anlamlı
hale getirilmektedir.
Şekil: Sınıflandırmanın gösterimi
Sınıflandırma işleminde dikkat edilecek konular şu şekilde sıralanabilir
83
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
•
•
•
Algılayıcı, algılama zamanı ve spektral bantların amaca uygun olarak seçimi
Yeryüzü özelliklerini ortaya koyabilecek kontrol alanlarının seçimi
Amaca yönelik sınıflandırma algoritmalarının seçimi
Belirlenen bu özelliklerin tüm görüntüye uygulanması ve sonuç görüntülerinde doğruluk
analizlerinin yapılması.
a-Eğitimsiz Sınıflandırma (UnSupervised Classification)
b-Eğitimli Sınıflandırma (supervised Classification)
Sınıflandırmaların sonucunda ise, iki tip hataya rastlanmaktadır. Bunlar;
Piksellerin yer alması gerekenden farklı bir sınıfa atanması. (error of comission)
Piksellerin uygun bir sınıfa atanamamasıdır. (error of omission)
a- Eğitimsiz Sınıflandırma (Unsupervised Classification)
Bu yöntem; piksellerin, kullanıcı müdahalesi olmadan algoritmalar yardımı ile otomatik
olarak kümelendirilmesi temeline dayanmaktadır. Eğitimsiz sınıflandırma yöntemleri
içerisinde en yaygın olarak kullanılan ISODATA (Iterative Self Organizing Data Analyses
Tecnique) . Tekrarlı veri Analizi Yöntemi) .dır. Bu yöntem, tekrarlı olarak tüm sınıflandırmayı
gerçekleştirme ve uygulanan her iterasyon (tekrar) sonrasında yeniden istatistik hesaplamasını
temel alır. Self Organizing (ilk temel verilerin girilmesi ile örnek standart sapma aralıklar
gibi) ise, minimum girdi ile kümelerin oluşturulmasıdır.
Bu yöntem karar kuralı olarak, minimum uzaklığı (minimum distance) kullanır. Pikseller,
görüntünün sol üst köşesinden başlanarak soldan sağa ve satır satır analiniz edilir. Aday piksel
ile her bir küme ortalaması arasında spektral uzaklık hesaplanır ve en yakın kümeye atanır.
Öncelikle istenilen sınıf sayısı kadar oluşturulan kümenin ortalaması hesaplanır ve her
iterasyondan (tekrar)sonra, her bir kümenin yeni ortalaması hesaplanılarak, bu ortalamalar bir
sonraki iterasyon kümelerinin tanımlanmasında kullanılır.
Eğitimsiz sınıflandırma; görüntüdeki veri tanımlanamadığında başvurulan yöntemdir. Bu
yöntemde, arazi örtüsü tipini bilinmesine gerek yoktur, öncelikle sınıf sayıları belirlenir
(bu aralığın geniş tutulması faydalıdır). Ayrıca, veri bandı değerleri yardımı ile, benzer
piksellerin otomatik olarak bulunması temel alınmaktadır. Tanımlanan bu pikseller sembol,
değer ya da etiketlere atanır, gerektiğinde de aynı tip sınıflarla birleştirilir.
Eğitimsiz sınıflandırma sonucundan elde edilen sınıflar, spektral sınıflardır ve spektral
sınıfların özellikleri başlangıçtaki bilinmemektedir. Analizi yapan kişi; sınıflandırılmış
görüntüyü, spektral sınıfların değer bilgilerine ulaşabilmek için başka bir referans bilgiyle
(harita ya da görüntü gibi) kıyaslama yapması gerekmektedir. Aşağıdaki şekilde; denetimsiz
yaklaşımın uygulandığı, iki kanallı veri kümesi göz önünde tutulmuştur. Veriler içerisindeki
doğal spektral gruplar, saçılma diyagramı grafiği yardımı ile görülerek tespit
belirlenebilmektedir.
84
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
a- Eğitimli Sınıflandırma (supervised Classification)
Eğitimli sınıflandırmada görüntünün hangi sınıflara ayrılacağı, ya da görüntüden hangi
sınıfların elde edilmek istenildiği önceden bilinir. Bunun için görüntüden belirlenen
sınıflara ait denetim alanlarının seçilmesi gerekmektedir. Bu seçim için gerektiğinde
arazide yer gerçekliği yapılması zorunludur. Denetim alanlarının seçimi sınıflandırmanın
doğruluğunu etkileyen bir aşamadır. Uygulamada çokça karşılaşılan sorun sınıf çakışmasıdır.
Sınıf çakışmasının nedenlerinden biri de denetim alanlarının ölçümünde yapılan hatalardır.
Şekil: 1,2,3 bölgelerden alınacak örnekler ile sınıflar belirlenir. Sınıflandırma yapılarak son
görüntü oluşturulur.
85
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
Örnek
uygulama:1
2
1
3
4
5
1.
2.
3.
4.
5.
adımda görüntü seçilir.
adımda girdi görüntü
çıktı görüntü,
adımda sınıf sayısı belirlenir.
ok basılarak işlem tamamlanır.
Şekil: Sınıflandırma sonucunda elde edilmiş görüntü
86
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
Örnek 2: Eğitimli(kontrollü/denetimli) Sınıflandırma
1
2
3
4
1.
2.
3.
4.
adımda classifer menüsü açılır.
İmza (signature) menüsü açılır.
AIO paneli açılıp görüntü üzerinden alan seçimi yapılır.
Signature paneline geçilerek tabloya ilave edilip isimlendirilir.
6
5
7
5. adımda sınıflar tamamlanır.
6. adımda ise kaydedilecek dosya isimi yazılır.
7. Ok basım işlem tamamlanır.
87
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
Şekil : Eğitimli sınıflandırmada Elde edilen görüntü Binalar Kırmızı renkte,
ağaçlar ve çimenlik alanlar yeşil ve tonlarında, açık alanlar gri tonda yollar ve
asfalt alanlar mor renkte atanmıştır.
13- Model Oluşturma
Programın yaptığı işlemleri akış şeması şeklinde görülmesine modelleme diyoruz.
Yapacağımız model ile işlemlerin kontrolünü sağlayabiliriz. İşlemlerimize uygun modeller
hazırlayabiliriz. Bu çalışmada bir örnek model oluşturulması gösterilecektir.
Model maker ikonundan model açılır.
1
2
1 nolu alandan seçilen nesneler 2 nolu alana sürükle bırak eylemi ile bırakılır.Üzerine
çift tıklayarak dosya seçimi yapılır.
88
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
Bitki olan bölgelerin bulunması için hazırlanmış NDVI modeli.
Örnek Sorular
1- Görüntü işlemeye niçin ihtiyaç duyarız?
2- Tarihi gelişimi açısında görüntü işlemeyi açılayınız.
3- Görüntü nedir? Görüntü elemanları nelerdir?
4- Resim ile görüntü arasındaki farkları yazınız.
5- Projeksiyon sistemi nedir? Niçin ihtiyacımız var.
6- Uzaktan algılama nedir?
7- Uzaktan algılama tarihi açısından neler söylenebilir.
8- Yer gözlem uydularına örnek veriniz.
9- Yer gözlem uydularını teknik özellikleri açısından karşılaştırınız.
10- Çözünürlük nedir? Kaç çeşittir.
11- Görüntü işleme yazılımları nelerdir?
12- Band kombonizonları nedir? Nasıl yararlanabiliriz.
13- Bitkinin yoğun olduğu ortamları nasıl gözlemleyebiliriz.
14- Swip ve Blender komutları nedir? Nasıl kullanılır.
15- Görüntü almayı anlatınız.
16- Görüntü kesme eylemini ve kullanılan komutları yazınız.
17- Görüntü birleştirme işlemini yazınız.
18- Görüntü konumlandırma nedir? Açıklayınız.
19- Görüntü konumlandırma eylemini adım adım iki yöntemi kullanarak
açıklayınız.
20- Görüntü birleştirme nedir? Nasıl yapılır.
21- Çözünürlük kavramı nedir? Kaç çeşidi vardır. Açıklayınız
22- Zamansal çözünürlük nedir?
23- Spektral çözünürlüğü açıklayınız.
89
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008
Seçmeli I Görüntü işleme Dersi Ders Notları
24- Radyometrik çözünürlüğü açıklayınız. Bilgisayar açısından önemini
açıklayınız.
25- Mekansal (spatil) çözünürlük nedir şekil ile açıklayınız.
26- Filtre nedir? Nasıl kullanılır.
27- Filtrelere örnekler veriniz
28- .Aşağıdaki filtre çekirdeğini tanımlayınız. Ve 106 rakamının nasıl 9
olarak bulunduğunu gösteriniz.
29- Kontrast Germe (contrast Strech) nedir?
30- Histogram nedir? Örnek ile açıklayınız.
31- Gürültü giderme işlemini anlatınız.
32- Maske oluşturma nedir? Su ve kara maskesi oluşturmayı açıklayınız.
33- Değişim bulma nedir? Nasıl yapılır?
34- Sınıflandırma nedir? Neden sınıflandırma yaparız.
35- Eğitimli (supervised) eğitimsiz (unspervised) sınıflandırmalar nasıl
yapılır. Açıklayınız.
KAYNAKLAR:
1.
2.
3.
4.
5.
An Introductory Landsat Tutorial web
Filtreler-geometrik düzeltme434_442.pdf
HARİTA BİLGİSİ pdf
İŞLEM ŞİRKETLER GRUBU ERDAS IMAGINE ders notları
JEODEZI_BUKRDAE_GED.pdf
6. SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEME Yrd.Doç.Dr. Bülent BAYRAM
7. Working with Landsat Data pdf
90
Mülayim GÜRE Görüntü işleme Ders Notları
2008

Download Report