Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi

Transkript

1 Dijital Görüntü İşleme (JDF338) Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi 1

2 Piksel / dpi Piksel en küçük anlamlı birim dpi = dot per inch/ 1 inch teki nokta sayısı 1 inch =25.4 mm =25400

3 Piksel/dpi Örnek 300 dpi ile taranmış 1/ ölçekli bir haritanın piksel boyutu ne kadardır? 1 piksel boyutu 1 / 300 dpi = 25.4 mm/ 300 = (25.4/100)m/ 300 = 25.4/3000m 1/ ölçeğinde piksel boyutu = x 25.4/3000m = 2.1 m ~ 2 m

4 Piksel/dpi Bir QUICKBIRD görüntüsünde 450 hektar alan kaç piksel ile örtülür? (Mekansal çözünürlük 60 cm) Örnek 450x10000= m 2 60x60=3600 cm 2 =0.36m /0.36= piksel

5 5

6 ÇÖZÜNÜRLÜK Birçok uzaktan algılama algılayıcısı, verileri uzaktan algılamada geçerli olan temel prensiplere bağlı olarak algılamış olsa da, sonuç görüntüsünün formatı ve kalitesi çok farklılık gösterebilir. Bu farklılıklar dört farklı uydu çözünürlüğü ile ilişkilidir. Mekansal/Konumsal/Geometrik (Spatial resolution) Radyometrik Spektral Zamansal

7 7

8 8

9 Yüksek ve düşük mekânsal çözünürlüğe sahip dijital görüntülerdeki temel avantaj ve dezavantajlar

10 UYDU SİSTEMLERİ Görüntülerin Özellikleri Spektral Ayırma Gücü Nesnelerin ve arazi türlerinin uzaktan algılama yolu ile ayırt edilebilmelerinin en önemli nedeni spektral özelliklerinin değişiklik göstermesidir. Algılayıcılar bu değişimleri fark edecek şekilde tasarlanır Her spektral aralık elektromanyetik spektrumun bir bölgesine duyarlıdır Spektral dalga boyu genişliği: Bir algılayıcının, elektromanyetik spektrumda kaydedebildiği spesifik dalga boyu aralığıdır. Algılama yapılan bant sayısı: Bant sayısı arttıkça spektral çözünürlük de artmaktadır.

11

12 Görüntü Nitelikleri Radyometrik çözünürlük Dijital olarak ifade edilen görüntüdeki nokta sayısı (dot) ne kadar fazla olursa o kadar gerçeğe yakın netlikte bir görüntü oluşmaktadır. Ayrıca her bir noktanın ifade edeceği renk de ne kadar gerçeğe yakın olursa o kadar gerçeğe yakın netlikte bir görüntü elde edilmiş olur. Görüntüyü oluşturan her bir noktacığın (piksel) alabileceği renk aralığı ne kadar fazla ise o noktacık da renk havuzunda gerçeğe daha yakın bir renk alacaktır. Buna renk derinliği denir. Genelde bit olarak ifade edilir.

13 Görüntü Nitelikleri Radyometrik çözünürlük Boyut Hesabı: Tek bir görüntünün boyutu = düşey nokta sayısı x yatay nokta sayısı x renk derinliği Örneğin 16 bit renk (orta gerçek renk) derinliğine sahip 1024 x 768 çözünürlükteki sıkıştırılmamış bir fotoğrafın boyutunu hesaplayalım: Boyut = 1024 x 768 x 16 = bit = Byte = 1536 kb = 1,5 MB 8 bit = 1 byte 1024 byte = 1 kbyte 1024 kbyte = 1 mbyte 1024*8*1024 = bit

14 Görüntü Nitelikleri Radyometrik çözünürlük n = 2^b olmak üzere, b değeri görüntünün 1 pikselini ifade etmek için gereken bit sayısıdır. Örneğin b=8 ise 256 adet gri tonu

15 Görüntü Nitelikleri Radyometrik çözünürlük 1bit renk derinliğine sahip bir noktacık 2 1 = 2 adet renk alabilir. (siyah ve beyaz) 2 bit renk derinliğine sahip bir noktacık 2 2 = 4 adet renk alabilir. 3 bit renk derinliğine sahip bir noktacık 2 3 = 8 adet renk alabilir. 4 bit renk derinliğine sahip bir noktacık 2 4 = 16 adet renk alabilir. 6 bit renk derinliğine sahip bir noktacık 2 6 = 64 adet renk alabilir. 7 bit renk derinliğine sahip bir noktacık 2 7 = 128 adet renk alabilir. 8 bit renk derinliğine sahip bir noktacık 2 8 = 256 adet renk alabilir. 11 bit renk derinliğine sahip bir noktacık 2 11 = adet renk alabilir. 16 bit renk derinliğine sahip bir noktacık 2 16 = adet renk alabilir. 24 bit renk derinliğine sahip bir noktacık 22 4 = adet renk alabilir. (yaklaşık 16.7 milyon) 32 bit renk derinliğine sahip bir noktacık 2 32 = adet renk alabilir. (yaklaşık 4.3 milyar)

16 Görüntü Nitelikleri Radyometrik çözünürlük Boyut Hesabı: Tek bir görüntünün boyutu = düşey nokta sayısı x yatay nokta sayısı x renk derinliği Örneğin 16 bit renk (orta gerçek renk) derinliğine sahip 1024 x 768 çözünürlükteki sıkıştırılmamış bir fotoğrafın boyutunu hesaplayalım: Boyut = 1024 x 768 x 16 = bit = Byte = 1536 kb = 1,5 MB 8 bit = 1 byte 1024 byte = 1 kbyte 1024 kbyte = 1 mbyte 1024*8*1024 = bit

17 UYDU SİSTEMLERİ-Görüntülerin Özellikleri Radyometrik çözünürlük bir görüntü dosyasının boyutunu (depolama alanını) da hesaplamada kullanılır. Örneğin 100 x 100 pikselden oluşan 8bit lik bir görüntünün kapladığı alan; Dosya boyutu = Görüntü boyutu (satır * sütun) Radyometrik çözünürlük (bit) = = bit veya bayt dır.

18 UYDU SİSTEMLERİ-Görüntülerin Özellikleri Zamansal Ayırma Gücü Uydunun aynı bölgeden arka arkaya geçişi arasındaki süre Bu ise uydudan uyduya farklılık göstermektedir, diğer bir ifade ile bazı uydu sistemleri birkaç saatte, bazıları ise birkaç gün sonra aynı bölgeden algılama yapabilmektedir. LANDSAT-TM uydusu 16 günde NOAA/AVHRR günde 2 kez Bazı uygulamalar için görüntülerin alınma aralığı önem taşır Tarım alanlarının izlenmesinde : Gün Kent alanlarının büyümesinin izlenmesinde : Yıl

19 UYDU SİSTEMLERİ-Görüntülerin Özellikleri Zamansal çözünürlük, tek bir görüntü yerine aynı algılayıcının zaman içerisinde algıladığı seri görüntüleri belirttiğinden özellikle değişim saptama uygulamaları için çok önemlidir. Zamansal çözünürlük özellikle; yeryüzünün belirli bölgeleri için (örn. tropik bölgeler) bulutsuz görüntü alma olanağının sınırlı olması durumunda, insan ve/veya doğal kaynaklı afet olaylarının (sel baskını, gemilerden yağ tabakası deşarjı, vb.) izlenmesinde, çok-zamanlı görüntülerin karşılaştırılmalarını (örn. böcek istilası durumunda zarar gören orman kaynaklarının yıldan yıla izlenmesi ve yayılımının belirlenmesi)gerektiren uygulamalarda, dinamik özelliğe sahip arazi örtü sınırlarının (örn. buğday ürünü gelişiminin izlenmesi) zaman içindeki gelişiminin izlenmesinde oldukça kritik bir faktör olduğundan, uzaktan algılama uygulamalarında kullanılacak algılayıcı seçiminde büyük önem taşımaktadır.

20 Zamansal analiz 20

21 IKONOS

22 bases/se_change_en.jsp 22

23 23

24 Dijital /Sayısal Görüntü İşleme Görsel yorumlama Ön işleme Görüntü zenginleştirme Radyometrik Düzeltme Geometrik Düzeltme Oran görüntüleri Filtreleme Ana Bileşen Dönüşümü

25 Dijital /Sayısal Görüntü İşleme Sayısal görüntülerden amaca uygun bilgilerin çıkartılmasında genel olarak iki farklı yöntem kullanılır: Görsel analiz Görüntüler bu konuda tecrübe sahibi kişiler tarafından görsel/optik olarak yorumlanırlar. Kantitatif analiz Görüntüler bilgisayar ortamında oldukça karmaşık olabilen matematik istatistik algoritmalarla işlenirler.

26 Dijital /Sayısal Görüntü İşleme Sayısal görüntünün bilgisayar ortamında değişik algoritmalarla analizinde göz önüne alınan genel işleme adımları aşağıda verilmektedir: Ön işleme Görüntü zenginleştirme Spektral dönüşüm Mekânsal dönüşüm Görüntü Sınıfandırma

27 Sayısal Görüntü İşleme - Görsel Analiz Görsel yorumlama farklı algılama sistemlerinden elde edilmiş görüntülerin (uçak-/uydu-bazlı görüntü) optik olarak yorumlanarak değerlendirilmesi ve değişik fiziksel özelliklerinin sınışandırılmasıdır. İşlemin başarısı, analizcinin görüntüdeki mekânsal, spektral ve zamansal öğeleri analiz edebilme yeteneğine sıkı sıkıya bağlıdır. Bilginin mekânsal özellikleri genellikle objelerin şekil, büyüklük, oryantasyon, örüntü ve doku nitelikleriyle açıklanır.

28 Sayısal Görüntü İşleme Görsel Analiz Görsel Yorumlama da dikkate alına temel özellikler

29 Sayısal Görüntü İşleme Görsel Analiz Bilginin mekânsal özellikleri genellikle objelerin şekil, büyüklük, oryantasyon, örüntü ve doku nitelikleriyle açıklanır. Örnek:Yollar, caddeler, yerleşim yerleri, kıyı şeritleri, sulama sistemleri,nehirler, kırıklı örüntüler, sık veya seyrek dokular mekânsal özelliklerdeki farklılıklara göre rahatça ayırt edilebilir. Cisimlerin spektral nitelikleri renk olarak algılanır. Analizcinin önceden arazi örtü tiplerinin spektral özelliklerini ve görüntünün nasıl algılandığını bilmesi gerekir.

30 Zamansal özellikler, belirli bir objenin belirli bir zaman aralığındaki değişimini yorumlamak için kullanılırlar. bunun için ilgili tarihlerde incelenen bölgeye ait görüntülerin elde edilmiş olması gerekir. atmosfer koşullar göz önüne alınmalıdır. 30

31 Sayısal Görüntü İşleme Görsel Analiz Görsel yorumlamada görüntünün mekânsal ve radyometrik detaylarının analizi oldukça kaba olduğundan belirtilen niteliklere göre görsel yorumlamanın daha doğru yapılabilmesi için genellikle görüntülere görüntü zenginleştirme teknikleri uygulanır. örn. kontrast artırımı

32 DİJİTAL UYDU GÖRÜNTÜSÜ Kontrast Eğer görüntüde yeterli kontrast varsa, diğer bir ifade ile görüntüde ilgilenilen cisim ile etrafındaki komşu cisimlerin (yeryüzü özelliklerinin) rölatif parlaklık değerleri arasındaki fark yüksek ise cisimlerin tanınması daha kolaydır, aksi durumda ilgilenilen cisim görüntüde saptanamayabilir. Bant 3 kırmızı bölgeden alınan görüntü Bant 4 kızıl ötesi bölgesinden alınan görüntü (bitkiye duyarlı)

33 DİJİTAL UYDU GÖRÜNTÜSÜ Kontrast Kontrast, bir cismi (veya görüntüdeki temsilini) diğer cisimlerden ve arka plandan ayırt etmeye yarayan görsel özelliklerdeki farklılıktır. Görsel algılamada kontrast, bir cismin aynı görüş alanında bulunan diğer cisimlerle olan renk ve parlaklığındaki farklılıklar ile belirlenir. En basit ifade ile kontrast, görüntüdeki en parlak bölüm ile en karanlık bölüm arasındaki fark olarak tanımlanabilir. Görüntüde yeterli kontrast olup olmadığı görüntü histogramına bağlı olarak analiz edilir.

34 DİJİTAL UYDU GÖRÜNTÜSÜ Kontrast Görüntülerdeki kontrastın oldukça düşük ve insan gözünün sınırlı sayıda gri renk tonu seviyesini ayırt edebiliyor olması nedeniyle işlenmemiş, ham uydu görüntü verileri yorumlama açısından pek uygun olamamaktadır. Bu amaca yönelik olarak; işlenmemiş görüntü bantları arasındaki kontrastı artırmak için birçok farklı görüntü işleme teknikleri kullanılmaktadır. bu yöntemlerin kullanılabilmesim için görüntü karakteristiklerinin iyi bilinmesi gerekmektedir

35 DİJİTAL UYDU GÖRÜNTÜSÜ Görsel analiz İşlenmemiş ham uydu görüntüleri genelde gri renk seviyesi formatında depolanırlar genellikle 256 (8bit) dir Her bir değer cisimlerden yansıtılan parlaklık değerini gösterir. Bir cismin uydu görüntüsünde ayırt edilebilirliği, görüntünün mekânsal, spektral ve radyometrik çözünürlükleri ile ilişkilidir. Buna ek olarak dikkate alınması gereken diğer faktörler ise cismin; boyutu, doğrultusu, rengi (ya da spektral yansıtım özelliği), dokusu, arka plan ile kontrastı, örüntüsü, diğer cisimlerle olan birleşimi

36 Sayısal Görüntü İşleme Görsel Analiz Büyüklük, objelerin diğer objelere göre ölçeğini gösterir. Örneğin, kamu binaları genellikle konut binalarından daha büyüktür.

37 37

38 Biçim, objelerin fiziksel dış sınırlarının oluşturduğu genel formu veya konfigürasyonudur. İki boyutlu değerlendirmelerde sadece uzunluk ve genişlik söz konusu olurken, üç boyutlu stereoskopik değerlendirmelerde yükseklik bilgisi de biçim özelliğine dâhildir. 38

39 39

40 Örüntü (pattern), objelerin mekânsal dizilimidir. Örneğin bir otoparkta hem belirli şekiller hem de objeler arasındaki belirli ilişkiler (aralarındaki boşluk, yönelimleri) tekrarlanmaktadır. Bu özellikler bir otoparkın rahatlıkla ayırt edilmesini ve tanınmasını sağlar. Aynı durum bir meyve bahçesiyle bir orman arasındaki farkı oluşturur. 40

41 41

42 Sayısal Görüntü İşleme Görsel Analiz Ton ve renk, objelerin bağıl parlaklık ve spektral yansıtım farklılıklarını ifade eder. Cisimlerin mekânsal özellikleri ne kadar farklı olursa olsun, renk veya ton farklılıkları olmazsa birbirlerinden ayırt edilemezler. Toprak için: açık ton yüksek bölgede kuru Koyu ton yüksek bölgede ıslak Doku (Texture), görüntüdeki ton değişiminin frekansıdır. Bu özellik, fark edilemeyecek kadar küçük olabilen bireysel objelerin bir araya gelmesiyle oluşur. Dokusuna göre objeler ince veya kaba olabilirler. Doku ölçeğe çok bağlı olup ölçek küçüldükçe doku özelliği kaybolur. Bitkilere ait yoğunluk, yaş, bitki türü bilgileri

43 43

44 44

45 Gölge, üstten elde edilen görüntülerde objelerin dış görünüşleri hakkında ipucu verir. Bu avantajına rağmen gölgede kalan diğer objeler fark edilemeyebilir. 45

46 T.M Lillesand, Wiley

47 Konum, objelerin coğrafi konumlarını belirtir. Belirli bitki çeşitlerinin belirli coğrafi bölgelerde yetişmesi durumundan dolayı, bitki örtüsü tiplerinin belirlenmesinde önemli bir özelliktir. 47

48 48

49 Sayısal Görüntü İşleme Görsel Analiz Bağlamsal ilişki, objelerin belirli özelliklerinin ilişkilendirilmesi anlamına gelir. Bu özelliklerin yanı sıra görüntünün mekânsal çözünürlüğü, görüntünün görsel kalitesi (örn. kontrast dengesi), görüntünün spektral bölgesi, görüntü zamanı ve görüntülerin zamansal dağılımı görsel yorumlama başarısını doğrudan etkileyen diğer faktörlerdir. Daha doğruluklu bilimsel görüntü yorumlama ve bilgi çıkartımı için; farklı-ölçekte, çok-spektrumlu ve çok-zamanlı veri alımı sağlanarak, bu görüntülerin çoklu-disipliner yorumlama entegrasyonu ile analizi yapılmalıdır.

50 Biçim Büyüklük Ton Bağlamsal ilişki 50

51 Sayısal Görüntü İşleme Ön İşleme Bir görüntü elde edilirken geometrisinde ve piksel gri değerlerinde bazı sistematik karakterli geometrik ve/veya radyometrik hatalar oluşabilir. Algılayıcı, uydu platformu ve yeryüzü karakteristiklerine bağlı olarak oluşan hatalar geometrik hatalardır. Algılayıcı, ışımanın dalga boyu, atmosfer ve topoğrafik etkiler sonucu gri değerlerinde oluşan hatalar radyometrik hatalar olarak adlandırılır. Sayısal görüntünün yorumlanmasında veya bilgisayarla analizinde istenen seviyede doğru sonuçlar elde edebilmek için geometrik ve radyometrik hataların olabildiğince düzeltilmeleri gerekir.

52 Ön işleme olarak adlandırılan bu aşamada görüntü verisinden sözü edilen sistematik hatalar uygun fiziksel ve matematiksel yaklaşımlarla giderilmeye çalışılır ve iki aşamada gerçekleştirilir: 1. Radyometrik düzeltme: Ölçülen sinyalin kalibrasyonu. 2. Geometrik düzeltme: Görüntünün ait olduğu gerçek yüzey konumundan dolayı oluşan hataların düzeltilmesi. 52

53 Sayısal Görüntü İşleme Ön İşleme-Radyometrik Düzeltme Herhangi bir algılayıcı sistem tarafından ölçülen ışınırlık (yansıtılan enerji), aydınlanma geometrisindeki, atmosferik koşullardaki, bakış geometrisindeki ve algılayıcı karakteristiklerindeki değişimlerden etkilenir Genellikle bu etkilerin düzeltilmesi algılayıcı sisteme ve uygulama çeşidine bağlı olarak farklılık gösterir. Örneğin bakış geometrisi gibi etkiler uçak-bazlı sistemlerde uydu sistemlerine göre çok daha önemli bir etkiye sahiptir.

54 Sayısal Görüntü İşleme Ön İşleme-Radyometrik Düzeltme

55 Sayısal Görüntü İşleme Ön İşleme-Radyometrik Düzeltme Spektrumun görünür ve kızıl ötesi bölgelerinde kullanılan pasif algılama sistemlerinde belirgin radyometrik düzeltme aşamaları dört adımda incelenebilir; algılayıcı kalibrasyonu, atmosferik düzeltme, topoğrafik düzeltme ve Güneş in açısal yüksekliği ve yeryüzüne olan uzaklığına bağlı düzeltme olarak

56 Sayısal Görüntü İşleme Ön İşleme-Radyometrik Düzeltme

57 RADYOMETRİK DÜZELTME (1) Algılayıcı kaynaklı radyometrik hata (2) Bulut etkisi (3) Sis etkisi görülmektedir.