Seyrek gösterilimler ile pankromatik ve çoklu spektral uydu görüntülerinin füzyonu

Görüntü füzyonu, iki veya daha çok görüntünün, birbirlerinin eksikliklerini tamamlayarak görsel açıdan daha iyi tek bir görüntü elde etme işlemidir. Bu işlemin uzaktan algılama uygulamalarında pankromatik ve çoklu spektral görüntülerin birleştirilmesi şeklinde kullanılması "pankeskinleştirme" adı ile bilinmektedir. Uzaktan algılama uyduları yüksek uzamsal çözünürlüğe sahip pankromatik görüntüler sağlarken düşük uzamsal çözünürlüğe sahip çoklu spektral görüntüler sağlamaktadırlar. Algılayıcılardaki kısıtlar, sınırlı depolama kapasitesi ve veri iletim hızları sebebiyle birçok uyduda yüksek uzamsal çözünürlüğe sahip çoklu spektral görüntü elde edilmesini zorlaştırmaktadır. Bu görüntülerin ayrı ayrı toplanmasını gerektirmektedir. Ancak görüntü füzyonu teknikleriyle bu kısıtların üstesinden gelinmektedir. Füzyon yöntemleri üzerinde uzun yıllar yapılan çalışmalar neticesinde, birçok yöntem geliştirilmiş ve bunların avantajları ve dezavantajları ortaya konmuştur. Bunlar arasında à trous dalgacık dönüşümü tabanlı yöntemlerin hem spektral bilgi hem de konumsal bilgi açısından en iyi neticeler verdiği bilinmektedir. Klasik yöntemlerin yanında seyrek gösterilim kavramının görüntü füzyonuna uygulanması bu alana farklı bir boyut kazandırmış ve literatürde yerini almıştır. Seyrek gösterilim kısaca, bir sinyalin veya görüntünün sözlük denilen temel işaretler kümesi kullanılarak az sayıda katsayı ile ifade edilmesidir. Kullanılan sözlükler bir takım fonksiyonlar ile oluşturulabileceği gibi görüntünün ya da işaretin kendisinden rastgele alınan örneklerle de oluşturulabilir. Ayrıca sözlükler, eğitilerek de oluşturulabilirler. Seyreklik yaklaşım ayrıca gürültü giderme, özellik çıkarma, görüntü ayrıştırma, görüntü iç boyama gibi birçok farklı alanda da başarılı bir şekilde uygulanmaktadır. Bu çalışmada renk dönüşümü tabanlı GIHS; à trous dalgacık dönüşümü tabanlı ATWT, AWLP ve ATWT-CBD yöntemi; à trous dalgacık dönüşümü ve seyreklik yaklaşımının birleşimi olan SRDIP ve önerilen yöntem karşılaştırılmıştır. Önerilen yöntem kısaca, dalgacık dönüşümü ile elde edilen detay bilgilerinin seyrek biçimlerinin AWLP yöntemindeki gibi çoklu spektral görüntüye enjekte edilmesine dayanır. Ancak çoklu spektral görüntüye enjekte edilecek detay bilgilerinin gereğinden fazla olduğu, bunların yalnızca bir kısmının eklenmesi gerektiği düşülmektedir. Bu yüzden, önerilen yöntem, seyreklik gösterilim yardımıyla, detay bilgilerinin hangi oranda eklenmesi gerektiği sorusunu cevaplamayı hedeflemektedir. Bahsedilen yöntemlerin ve önerilen yöntemin başarımları görsel ve nicel olarak olarak karşılaştırılmıştır. Keskinlik, bulanıklık ve uzamsal bilgide kayıplar görsel değerlendirmeyi etkileyen başlıca unsurlardır. Nicel değerlendirme sentetik ve gerçek olmak üzere iki açıdan gerçekleştirilmektedir. Her iki değerlendirme biçiminin de kendine özgü ölçütleri olup, sentetik için CC, Q4, ERGAS, RASE, SAM, SERGAS; gerçek testler için QNR, spektral bozulma ve uzamsal bozulma ölçütleri kullanılmaktadır. GIHS yöntemi görsel ve nicel değerlendirme açısından incelenen tüm yöntemlerden daha kötü sonuç vermiştir. ATWT-CBD yöntemi sepektral ölçütleri iyleştirse de bilgi kayıplarına sebep olmaktadır. Seyrekliğe dayalı önerilen yöntem görsel açıdan AWLP'ye yakın olmakla birlikte ERGAS, RASE ve QNR ölçütleri açısından AWLP ve ATWT yöntemini iyileştirmekle beraber bu yöntmelerdeki yapaylıkları azaltmaktadır. Önerilen yöntem, SRDIP yöntemine gerçek testlerde üstün gelmesine rağmen, SRDIP yöntemi sentetik testlerde diğer yöntemlere üstünlük sağlamıştır. Pankeskinleştirme yöntmelerini görsel ve nicel değerlendirmenin yanında füzyon işlem süresi açısından da değerlendirmek gerekmektedir. GIHS, ATWT ve AWLP yöntemi füzyon işlemini 1 saniyenin altında tamamlarken ATWT-CBD yaklaşık 35 saniye sürmektedir. SRDIP yöntemi, sözlük eğitimi aşamalı önerilen yönteme göre biraz daha yavaştır. Önerilen yöntemde eğitim aşaması uygulanmadığı durumda ise SRDIP yönteminden yaklaşık altı kat daha hızlı olmasıyla üstünlük sağlamaktadır.