Unsupervised detection of compound structures using image segmentation and graph-based texture analysis

Literatürdeki nesnesel görüntü analizi tekniklerinin ortak amacı görüntü türdeş bölgelere bölütlemek ve bunları sınıflandırmaktır. Fakat bu türdeş bölgeler, yeni nesil algılayıcılardan elde edilen yüksek uzamsal çözünürlüklü görüntülerde çok küçük detaylara karşılık gelmektedir. Görüntü içeriğini üst düzeyde anlamamızı sağlayan dikkate değer bir yöntem içsel olarak heterojen bölgelerin tanımlanmasıdır. Farklı tip temel nesnelerin birleşmesinden oluşan bu tür imge bölgeleri bileşik yapılar olarak da adlandırılır. Bileşik yapıların saptanması, pikseller yerine temel nesneler kullanan genellenmiş bölütleme veya doku analizi problemi olarak görülebilir. Geleneksel bölütleme yöntemleri benzer spektral içerikli bölgeleri bulurken, doku bulma teknikleri ise belirli bir ölçek ve yönelim gerektirir. Bundan dolayı bu iki teknik de değişik spektral içerik ve gelişigüzel ölçek ve yönelimli bileşik yapıların karmaşıklığıyla başa çıkamamaktadır.Bu tez çalışmasında temel nesnelerden oluşan bileşik görüntü yapılarının bulunmasını sağlayan öğreticisiz bir yöntem önerilmektedir. İlk bölütleme adımı homojen spektral içerikli görüntü bölgeleri üretir. Sonrasında bölütleme sonuçları, düğümleri bölgeler ve kenarları bölgeler arasındaki ilişkiler olan bir ilişkisel çizgeye aktarılır. Birlikte sıkça görülen bölgeler çok ilgili olarak değerlendirilir. Bu ilişki komşu bölgelerdeki geçişlerin sıklığına bağlı olarak modellenir ve önemli ilişkiler, geçişlerin öznitelikleri kullanılarak oluşturulan olasılık dağılımındaki yerel enbüyük olarak bulunur. Ayrıca çok ilgili bölgeler içeren altçizgeler de bileşik yapılara karşılık gelmektedir. Bu yüzden kurulan çizgedeki altçizgeleri ortaya çıkarmak için iki farklı yöntem kullanılmaktadır. İlk yöntemde çizge ayrıklaştırılır ve tekrar eden altçizgeler çizge bazlı bilgi çıkarma algoritmasıyla bulunur. Tek başına bir altçizge belirli bir bileşik yapıya karşılık gelmese bile farklı altçizgeler bir bileşik yapının parçaları olabilir. Bundan dolayı bileşik yapılar, altçizgeler histogramlarının kayar imge pencereleri ile gruplandırılmaları sayesinde bulunur. İkinci yöntem düzgelenmiş kesitler algoritmasıyla çizge bölütlemesi içerir. Önemli ilişkilerin altçizgelerdeki dağılımı bize bileşik yapılar hakkında bir fikir vereceğinden, altçizgeler en önemli ilişkiler histogramı ile tekrar gruplandırılır.Önerilen yöntem Ikonos görüntülerinde test edilmiştir. Deneyler sonucunda bulunan bölgelerin yüksel yoğunluklu yerleşim alanı, düşük yoğunluklu yerleşim alanı ve arazi gibi heterojen içerikli farklı üst düzey yapılara karşılık geldiği görülmüştür.