Uzaktan algılama için görüntü iyileştirme metotlarının incelenmesi

Uzaktan algılama genel anlamda bir nesneyle herhangi bir fiziksel bağlantı olmadan o nesne hakkında bilgi edinme olarak tanımlanabilir. Uzaktan algılanan görüntülerde, görüntü yakalama anından itibaren bazı bozulmalar oluşmaktadır. Bu görüntülerin iyileştirilmesi, giriş görüntüsünün kenar, aydınlatma, karşıtlık gibi bilgilerini iyileştirerek daha sonraki görüntü işleme adımları için daha iyi bir girdi sağlamayı ve görüntünün yorumlanmasını kolaylaştırmayı hedefler. Uzaktan algılanan görüntülerin iyileştirilmesi için birçok yöntem önerilmiş ve bu alanda önemli ölçüde gelişmeler gözlenmiştir. Bu tez kapsamında uzaktan algılanan görüntülerin iyileştirilmesi için Genel Histogram Eşitleme (GHE), Karşıtlık Sınırlı Uyarlanabilir Histogram Eşitleme (CLAHE), Özyinelemeli Ortalama-Ayırma Histogram Eşitleme (RMSHE), Ağırlık Dağılımı ile Uyarlanabilir Gama Düzeltme (AGCWD), Ayrık Dalgacık Dönüşümü ve Tekil Değer Ayrışımı (DWT-SVD), Düzenli Histogram Eşitleme ve Ayrık Kosinüs Dönüşümü (RHE-DCT), Bilateral Filtreleme (BF) ve Nöral Görüntü Düzeltme ve İyileştirme Rutini (NICER) yöntemleri incelenmiştir. İncelenen bu yöntemler ışığında BF ve CLAHE yöntemlerinin eksik yönlerini tamamlayan hibrit bir yöntem önerilmiştir. Önerilen hibrit yöntemde giriş görüntüsüne iki seviye BF işlemi uygulanır. Ardından son seviyeden kalan görüntüye CLAHE uygulanarak çıkış görüntüsü elde edilir. Önerilen hibrit yöntem BF yöntemindeki düşük karşıtlık iyileştirmesini artırırken CLAHE yönteminden daha iyi kenar iyileştirmesi sunmaktadır. Görüntü iyileştirmenin öznel bileşenlerinden dolayı değerlendirmelerde nicel sonuçlar, görsel sonuçları destekler nitelikte olmalıdır. Bu sebeple daha nesnel bir yorum yapabilmek için görsel sonuçlar ve nicel sonuçlar bir arada verilmiştir. Görsel ve nicel sonuçlar incelendiğinde önerilen hibrit yöntemin, temelini oluşturan iki yöntemden ve incelenen diğer yöntemlerden genel olarak daha iyi sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir.