Yüksek Çözünürlüklü Uydu Görüntülerinin Bulanık Maskeleme Temelli Pankeskinleştirilmesi

Abstract

Pankeskinleştirme yöntemlerinde temel olarak yapılan işlem yüksek uzamsal çözünürlüklü pankromatik görüntü ile düşük uzamsal çözünürlüğe sahip çoklu spektral görüntüyü birleştirmektir. Gerçekleştirilen görüntü füzyonunda elde edilen görüntülerin uzamsal çözünürlüğünü pankromatik görüntü, renk ve spektral çözünürlüğünü ise çoklu spektral görüntü sağlamaktadır. Pankeskinleştirme işlemi sayesinde hem yüksek spektral çözünürlüğe hem de yüksek geometrik çözünürlüğe sahip uydu görüntüleri elde edilmektedir. Tez çalışması kapsamında, on iki farklı pankeskinleştirme yöntemi dört farklı RASAT veri seti üzerinde test edilmiş ve pankeskinleştirilen görüntülerin spektral ve mekânsal nitelikleri sekiz farklı başarım kıstası kullanılarak ölçülmüştür. Bulanık Maskeleme adı verilen yeni bir ön işleme yöntemi sunulmuştur. Pan banda uygulanan Bulanık Maskeleme tekniği sonucu üretilen keskinliği arttırılmış pankromatik görüntü ile çoklu spektral görüntü her bir yönteme göre birleştirilmiştir. Bulanık Maskeleme tekniğinin diğer yöntemler ile kıyaslandığında yaklaşık olarak aynı başarım sonucunu ürettiği ancak görüntüdeki keskinliği büyük ölçüde arttırdığı gözlemlenmiştir. Elde edilen metrik sonuçları ile Optimize edilmiş Yüksek Geçiren Filtre metodunun en keskin görüntüyü verdiği, Hiperküre Renk Uzayı metodunun keskinliği belli bir dereceye kadar muhafaza ettiği bunun yanında renk bilgisini en iyi taşıyan yöntem olduğu saptanmıştır.

In Pansharpening process, the basic procedure is to merge a high spatial resolution panchromatic image with a multi-spectral image with low spatial resolution. The spatial resolution of the pansharpened image is obtained from the panchromatic data while the color information and spectral resolution of the pansharpened image is acquired from the multi-spectral data. Within the scope of the thesis, twelve different pansharpening algorithms were tested on four different RASAT data sets. The spectral and spatial attributes of pansharpened image were measured via using eight different numerical performance criterions. Furthermore, a new preprocessing method, called Unsharp Masking is introduced. The Unsharp masked Pan image and the multispectral image are combined with the each pansharpening method to obtain images that are sharpened and increased in resolution. It has been observed that the Unsharp Masking technique produces approximately the same performance result compared to other methods but considerably increases the sharpness of the image. The obtained numerical performance results demonstrate the optimized High Pass Filter method give the sharpest image, while the Hyperspace Color Space method maintains the sharpness to a certain degree, besides it has been determined that carries the best color information.