Sayısal görüntülerin bölümlenmesi ve sınıflandırılmasında temel algoritmasında temel algoritmaların yorumlanması ve uygulanması / Hasret Kitapçıoğlu; Danışman Sebahattin Bektaş

Abstract

Sayısal görüntülerin bölümlenmesi ve sınıflandırılmasında pek çok yaklaşım bulunmaktadır. Analizcinin amacına uygun olan yaklaşımları seçmesi, görüntü analiz işlemlerinin planlanması sırasında çok önemlidir. Zira seçilen yaklaşım görüntü analizinin sonuçlarını etkileyen bir faktördür. Araştırmacılara ve uygulayıcılara, sayısal görüntü bölümleme ve sınıflandırmada kullanılan yöntemlerin ve temel algoritmaların neler olduğunu açıklamak, hangi durumda hangi yöntemin kullanılmasının daha doğru ve avantajlı olduğunu göstermek bu araştırmanın temel amacıdır. Sayısal görüntülerin sınıflandırılmasında kullanılan yöntemler üzerinde, örnek uygulama yapılarak, temel amaç desteklenmektedir. Örnek uygulama ile, bir uydu görüntüsü üzerinde, eldeki mevcut veriler ve elde edilmek istenen sonuç doğrultusunda hangi sınıflandırma yöntemlerinin uygulanacağının tartışılması amaçlanmıştır.Araştırma tarama modelindedir. Hem tekil hem de ilişkisel tarama yapılmaktadır. Araştırmada, sayısal görüntülerin bölümlenmesi ve sınıflandırılmasında kullanılan yöntemlere ilişkin veriler, belgesel tarama yöntemi ile toplanmıştır. Örnek uygulamada, Ağustos 1999 tarihli Landsat ETM görüntüsüne, Erdas Imagine 8.4 görüntü işleme programında eğitimsiz ve eğitimli sınıflandırma algoritmaları uygulanmıştır. Eğitimsiz sınıflandırma işlemi Erdas Imagine yazılımında üç aşamada gerçekleştirilmiştir. Eğitimsiz sınıflandırma yöntemi olarak ISODATA (İteratif - kendikendine sınıflandırma algoritması) kullanılmıştır. Eğitimli sınıflandırmada, 'En Çok Benzerlik Algoritması' uygulanmıştır. Sayısal görüntülerin bölümlenmesi ve sınıflandırılmasında kullanılan yöntemler tek tek ele alınarak incelenmiştir. Sayısal görüntülerin bölümlenmesinde kullanılan 'eşikleme', 'sınır temelli' ve 'bölge temelli' yaklaşımlar, sayısal görüntülerin sınıflandırılmasında kullanılan 'eğitimsiz' ve 'eğitimli' sınıflandırma yaklaşımları incelenerek, aralarındaki ilişkiler tartışılmıştır. Sayısal görüntülerin sınıflandırılmasında kullanılan iki ana yöntem uygulanarak detaylandırılmış ve karşılaştırılmıştır.