Peyk əkslərində binaların ayrılması keyfiyyətinin yüksəldilməsi üçün yeni RGB-split metodunun işlənilməsi
Benali A.
Avtomatika fakültəsi, Oranda Moxamed Budiaf Elm və Texnologiyalar Universiteti, Əlcəzair UstombBp 1505 El M 'naouer Oran: benabdel0305@gmail.com
DOI: 10.33677/ggianas20240100120
Xülasə
Təsvirlərin işlənilməsi müxtəlif elmi tədqiqatlarda, xüsusən peyk əkslərində istifadəsi mütləqdir. Bizim maraq sferamızda olan distansiyon zondlama sahəsində bir sıra tədqiqatçılar olduqca faydalı təsnifatlar və seqmentasiya metodları işləmişlər. Lakin onların tətbiqi peyk əkslərinin müxtəlifliyi və mürəkkəbliyi ilə məhdudlaşmışdır.
Bu məqalədə RGB peyk əkslərində (şəkillərində) binaların aşkar edilməsinin orijinal metodunu təklif edirik. İdeyanın məğzi piksellərin dəyişmə intensivliyinin dəqiq təyini üçün üç RGB matrislərinin ayrıca işlənilməsindən ibarətdir ki, bu binaların konturlarının daha yaxşı aşkar ediməsini təmin edir. Bizim metod riyazi morfologiya operatorlarının tətbiqinə əsaslanır. Metod riyazi morfologiyaya əsaslanan, daha doğrusu Hit or Miss və Top Hat operatorlarının dəyişilməsi – 2 metodun hibridləşməsindən ibarətdir. Hit or Miss çevrilməsi seqmentlərin aşkar edilməsində öz etibarlı dəqiqliyinə görə bütün binaları fiksasiya edir, bundan sonra seqmentasiya nəticələrinin dəqiqləşdirilməsi üçün Top Hat metodundan istifadə edilmişdir və nəhayət peyk əkslərində bütün binaları aydın aşkar edirik.
Bizim metod çoxlu çeşidli məlumatlar içərisində, əsasən, Ikonos və Sentinel-2 təsvirlərində tətbiq etdilmişdir. Metodumuzun tətbiqi qiymətləri 95% - dən, daha doğrusu 89% - dən çox dəqiqliklə əla nəticələr verdi. Perspektivdə bu metod tibbi və digər problemlərin həlli üçün istifadə oluna bilər.
Açar sözlər: təsvirlərin işlənilməsi, riyazi morfologiya, RGB-təsvir, təsnifat
ƏDABİYYƏT
Babaali K.O., Zigh E., Djebbouri M., Chergui Ou. A new approach for road extraction using data augmentation and semantic segmentation. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, Vol. 28, No. 3, 2022, pp. 1493-1501.
Benali A. et al. Buildings extraction of very high spatial resolution satellite images. International Conference on multimedia computing and systems, Vol. 14, Marrakech, Morocco, 2014, DOI:10.1109/ICMCS.2014.6911229.
Benali A. et al. Elaboration of a hybrid method for the enhancement of buildings reconstruction in multispectral images. International Journal of Imaging and Robotics, Vol. 17, No. 4, 2017, pp. 25-37.
Benali A. et al. Improvement of the Top Hat for the Buildings Extraction in the very High Spatial Resolution Satellite Images. International Journal of Emerging Sciences, Vol.4, No. 3, 2014, pp. 121-131.
Benblidia N., Abdellaoui A., GuessoumA., Bensaid A. Analysis of land occupation in urban and suburban presaharan areas: the case ofLaghouat (Algeria).Télédétection, Vol. 6, No. 2, 2006, pp. 177-190 (in French).
Benediktsson A., Arnason K., Peraresi M. The use of morphological profiles in classification of data from urban areas. IEEE/ISPRS Joint Workshop on Remote Sensing and Data Fusion over Urban Areas, 2001, pp. 30-34.
Bres S., Jolion J.M., Lebourgeois F. Digital image processing and analysis. Lavoisier. Hermès, 2003, 410 p. (in French).
Chandana D. et al. Optimization of structure elements for morphological Hit-Or-Miss transform for building extraction from VHR airborne imagery in natural hazard areas. International Journal of Machine Learning and Cybernetics, Vol. 6, 2015, pp. 641-650.
Dal Poz A.P. Synergy between Lidar and Image data in context of building extraction. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. XL-1, 2014, ISPRS Technical Commission I Symposium, 17-20 November 2014, Denver, Colorado, USA, pp. 89-93.
Dikmen M. and Halici U. A learning-based resegmentation method for extraction of buildings in satellite images. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, Vol. 11, No. 12, 2014, pp. 2150-2153.
Hao S. et al. Accurate urban area detection in remote sensing images. IEEE Geoscience And Remote Sensing Letters, Vol. 12, No. 9, 2015, pp. 1948-1952.
Hedhli I., Moser G., Zerubia J. New cascade method for multi-temporal hierarchical or multi-sensor classification of high resolution satellite images. Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection, Vol. 216, 2018, pp. 3-17 (in French).
Khan S.N., Urooj Khan S., Nwobodo O.J., Cyran K.A. Iris recognition through edge detection methods: application in flight simulator user identification. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, Vol. 14, No. 4, 2023.
Liu Z.J. et al. Building extraction from high resolution imagery based on multi-scale object oriented classification and probabilistic Hough transform. Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2005, IGARSS '05. Proceedings. 2005 IEEE International, Vol. 4, http://dx.doi.org/10.1109/IGARSS.2005.1525421.
Peraresi M. and Benediktsson A. A new approach for the morphological segmentation of high-resolution satellite imagery. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 39, No. 2, 2001, pp. 309-320.
Praveena M., Kameswara Rao M. Brain tumor detection using Integrated Learning Process Detection (ILPD). International Journal of Advanced Computer Science and Applications, Vol. 13, No. 10, 2022, DOI:10.14569/IJACSA.2022.0131018.
Qian Z. et al. A morphological building detection framework for high-resolution optical imagery over urban areas. IEEE Geoscience And Remote Sensing Letters, Vol. 13, No. 9, 2016, pp. 1-5.
Sellaouti A. et al. Template-based hierarchical building extraction. IEEE geoscience and remote sensing letters, Vol. 11, No. 3, 2013, DOI: 10.1109/LGRS.2013.2276936.
Sheeren D., Lefèvre S., Weber J. Binary mathematical morphology for the automatic extraction of buildings in THRS images. Revue internationale de Géomatique, Vol. 17(3-4), 2007, pp. 333-352, DOI:10.3166/geo.17.333-352 (in French).
Weber J. Lefèvre S. and Sheeren D. Detection of buildings in images THRS with mathematical morphology. SAGEO’2006, 2006, pp. 1-4 (in French).
DOI: 10.33677/ggianas20240100120