Derin öğrenme algoritmaları kullanarak uydu görüntüleri zenginleştirme

Günümüzde sivil savunma operasyonları, maden arama çalışmaları, tarımsal üretim ve coğrafi bilgi sistemleri gibi birçok alan için uydu görüntülerinden elde edilen bilgiler kullanılmaktadır. Görüntülerin çözünürlüğü ve bulundurduğu bileşenlerin detay seviyeleri elde edilen bilgilerin doğruluğunda ve kullanılabilirliğinde önemli etkendir. Bu nedenle görüntülerin çözünürlüğü ve kalitesini arttırmak için literatürde birçok görüntü zenginleştirme algoritması geliştirilmiştir. Görüntü zenginleştirme algoritmaları düşük çözünürlüklü görüntüyü belli işlemlerden geçirerek içerdiği bileşenlerin seviyesini ve görüntünün çözünürlüğünü arttırma işlemi olup günümüzde daha çok süper çözünürlük olarak bilinmektedir. Son zamanlarda popüler olarak çalışılan alanlardan biri olan derin öğrenme, süper çözünürlük problemlerinde de yüksek performans göstermektedir. Bu sebeple, derin öğrenme tabanlı süper çözünürlük algoritmaları son zamanlarda en çok araştırılan alan olmuştur. Bu tez çalışmasında derin öğrenme tabanlı süper çözünürlük algoritmaları kullanılarak düşük çözünürlüklü uydu görüntülerinden yüksek çözünürlüklü görüntüler elde edilmiştir. Ayrıca süper çözünürlük için yeni bir derin öğrenme tabanlı algoritma önerilmiştir. Önerilen algoritma, diğer algoritmalarla referanslı görüntü kalite ölçüm metrikleri ile kıyaslanmış olup elde edilen sonuçlar değerlendirilmiştir.