Derin öğrenme yöntemiyle çok bantlı görüntülerde anlamsal bölütleme
Semantic segmentation in multi-band images with deep learning method
Yazar: MEHMET ELMACI
Danışman: PROF. DR. VEYSEL ASLANTAŞ
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Görüntünün anlamlı bölgelere ayrılması işlemi olarak bilinen görüntü anlamsal bölütlemesi, görüntü içeriğinin anlaşılması hususunda temel adımlardan biri olarak kabul edilmektedir. Görüntü anlamsal bölütlemesi; askeri, biyomedikal, uzaktan algılama, endüstriyel ve robotik gibi birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır.
Bölütleme işleminde, bir bantlı veya çok bantlı görüntüler kullanılmaktadır. Bir çevreye ait, farklı dalga boylarında görüntüleme yapan algılayıcılar ile yakalanan görüntüler birbirlerini tamamlayıcı bilgiler içermektedir. Dolayısıyla, farklı dalga boylarında görüntüleme yapan algılayıcılar kullanılarak yapılan çalışmalar, yalnız bir dalga boyunda görüntüleme yapan algılayıcıların kullanıldığı çalışmalara göre daha etkili sonuçlar vermektedir. Bu sebeple bu tez çalışmasında çok bantlı görüntüler kullanılarak görüntülerin anlamsal bölütlemesi gerçekleştirilmiştir.
˙Iş yükü oldukça fazla olan, piksel seviyesinde sınıflandırma olarak da bilinen anlamsal bölütleme işlemine çok bantlı görüntülemenin de beraberinde getireceği işlem yükü derin öğrenme adı verilen çok katmanlı sinir ağları ile çözülebilmektedir. Bu tez çalışmasında, derin öğrenme yöntemlerinden evrişimli sinir ağı kullanan kodlayıcı kod çözücü mimarisinde, çok bantlı görüntüler üzerinde, görüntü anlamsal bölütleme yöntemi geliştirilmiştir. Gerçekleştirilen yöntemin belirlenmesi için farklı parametrelerin başarımlarının denendiği deneyler gerçekleştirilerek en başarılı sonuçların elde edildiği parametreler tercih edilmiştir.
Geliştirilen yöntem, literatürdeki görüntü anlamsal bölütlemesi yöntemleri ile karşılaştırılmış ve sayısal ve görsel olarak daha başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür.

Anahtar Kelimeler: Derin Öğrenme, Görüntü Anlamsal Bölütleme, Evrişimli Sinir Ağları

Abstract:
Image semantic segmentation, known as the process of image distribution, is considered
to be one of the basic steps in understanding image content. Image semantic
segmentation; It is widely used in many fields such as military, biomedical, remote
sensing, industrial and robotics.
In the segmentation process, a banded or multi-band display is used. The images captured
by a perimeter, with different wavelength imaging sensors, contain complementary
information. Therefore, studies using sensors that perform imaging at different
wavelengths give more effective results than studies using only sensors that perform
imaging at a wavelength. For this reason, semantic segmentation of the images was
performed by using multi-band images in this thesis study.
The process load that the multi-band imaging will bring to the semantic segmentation
process, also known as pixel level classification, is solved by multi-layer neural networks
called deep learning. In this thesis, image semantic segmentation method has been
developed on multi-band images in encoder decoder architecture using convolutional
neural network from deep learning methods. In order to determine the performed method,
the experiments were performed in which the performance of different parameters were
tried and the parameters with the most successful results were preferred.
The developed method is compared with the image semantic segmentation methods in
the literature and it has been found that it gives more successful results numerically and
visually.

Keywords: deep learning, image semantic segmentation, convolutional neural
networks