Araştırma Makalesi

Hiperspektral görüntüler için değiştirilmiş SLIC tabanlı süperpiksel bölütleme

Cilt: 38 Sayı: 1 21 Haziran 2022
PDF İndir
EN TR

Hiperspektral görüntüler için değiştirilmiş SLIC tabanlı süperpiksel bölütleme

Öz

Basit doğrusal iteratif kümeleme (SLIC) süperpiksel algoritması, bölütleme için verimli ve hızlı bir algoritmadır. Bu algoritma doğası gereği üç bantlı renkli görüntüler için tasarlanmıştır. Uzaktan algılamada yeni bir teknoloji olan hiperspektral görüntüleme, zengin spektral ve uzamsal bilgi taşıyan yüzlerce bant içermektedir. Bu çalışmada, SLIC algoritması hiperspektral görüntülerin yapısına göre değiştirilmiştir. Buna ek olarak, benzer süperpikseller DBSCAN (gürültülü uygulamaların yoğunluk tabanlı uzamsal kümelenmesi) algoritması ile birleştirilmiştir. Esinlenen yeni bir yaklaşımla süperpikseller arasındaki spektral benzerlik indeksi, evrensel görüntü kalitesi indeksine göre hesaplanmıştır. Elde edilen bölütleme haritalarının sınıflandırma performansına katkısı karşılaştırılmalı olarak sunulmuştur.

Anahtar Kelimeler

Destekleyen Kurum

Yıldız Teknik Üniversitesi - Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinatörlüğü

Proje Numarası

2014-04-01-KAP01

Teşekkür

Bu çalışma Yıldız Teknik Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinatörlüğü Bölümü tarafından, 2014-04-01-KAP01 proje numarası ile desteklenmiştir.

Kaynakça

  1. 1. J. Ham, Y. Chen, M. M. Crawford, and J. Ghosh, Investigation of the random forest framework for classification of hyperspectral data, IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, 43 (3), 492–501, 2005.
  2. 2. E. Arzuaga-Cruz, L. O. Jimenez-Rodriguez, and M. Velez-Reyes, Unsupervised feature extraction and band subset selection techniques based on relative entropy criteria for hyperspectral data analysis, in Proceeding of SPIE, 5093, 462–473, 2003.
  3. 3. S. Kawaguchi and R. Nishii, Hyperspectral image classification by bootstrap adaboost with random decision stumps, IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, 45 (11), 3845–3851, 2007.
  4. 4. F. Melgani and L. Bruzzone, Classification of hyperspectral remote sensing images with support vector machines, IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, 42 (8), 1778–1790, 2004.
  5. 5. J. Li, J. M. Bioucas-Dias, and A. Plaza, Spectral–spatial classification of hyperspectral data using loopy belief propagation and active learning, IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, 51(2), 844–856, 2013.
  6. 6. G. Camps-Valls and L. Bruzzone, Kernel-based methods for hyperspectral image classification, IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, 43(6), 1351–1362, 2005.
  7. 7. K. Hanbay, Hyperspectral image classification using convolutional neural network and twodimensional complex Gabor transform. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University. 35 (1), 443-456, 2019.
  8. 8. D. Hong, L. Gao, J. Yao, B. Zhang and A. Plaza, J. Chanussot, Graph convolutional networks for hyperspectral image classification. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2020.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Mühendislik

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yayımlanma Tarihi

21 Haziran 2022

Gönderilme Tarihi

4 Aralık 2020

Kabul Tarihi

11 Şubat 2022

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2023 Cilt: 38 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA
Sığırcı, İ. O., & Bılgın, G. (2022). Hiperspektral görüntüler için değiştirilmiş SLIC tabanlı süperpiksel bölütleme. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 38(1), 399-408. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.835846
AMA
1.Sığırcı İO, Bılgın G. Hiperspektral görüntüler için değiştirilmiş SLIC tabanlı süperpiksel bölütleme. GUMMFD. 2022;38(1):399-408. doi:10.17341/gazimmfd.835846
Chicago
Sığırcı, İbrahim Onur, ve Gokhan Bılgın. 2022. “Hiperspektral görüntüler için değiştirilmiş SLIC tabanlı süperpiksel bölütleme”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 38 (1): 399-408. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.835846.
EndNote
Sığırcı İO, Bılgın G (01 Haziran 2022) Hiperspektral görüntüler için değiştirilmiş SLIC tabanlı süperpiksel bölütleme. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 38 1 399–408.
IEEE
[1]İ. O. Sığırcı ve G. Bılgın, “Hiperspektral görüntüler için değiştirilmiş SLIC tabanlı süperpiksel bölütleme”, GUMMFD, c. 38, sy 1, ss. 399–408, Haz. 2022, doi: 10.17341/gazimmfd.835846.
ISNAD
Sığırcı, İbrahim Onur - Bılgın, Gokhan. “Hiperspektral görüntüler için değiştirilmiş SLIC tabanlı süperpiksel bölütleme”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 38/1 (01 Haziran 2022): 399-408. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.835846.
JAMA
1.Sığırcı İO, Bılgın G. Hiperspektral görüntüler için değiştirilmiş SLIC tabanlı süperpiksel bölütleme. GUMMFD. 2022;38:399–408.
MLA
Sığırcı, İbrahim Onur, ve Gokhan Bılgın. “Hiperspektral görüntüler için değiştirilmiş SLIC tabanlı süperpiksel bölütleme”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, c. 38, sy 1, Haziran 2022, ss. 399-08, doi:10.17341/gazimmfd.835846.
Vancouver
1.İbrahim Onur Sığırcı, Gokhan Bılgın. Hiperspektral görüntüler için değiştirilmiş SLIC tabanlı süperpiksel bölütleme. GUMMFD. 01 Haziran 2022;38(1):399-408. doi:10.17341/gazimmfd.835846