Çok değişkenli istatistiksel boyut indirgeme yaklaşımı ile görüntü işleme üzerine bir araştırma
A study on image processing with multivariate statistical dimension reduction approach
Yazar: EFE SARIBAY
Danışman: DOÇ. DR. KADİR ERTAŞ
Dokuz Eylül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Ekonometri Ana Bilim Dalı / Ekonometri Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Coğrafya = Geography ; Ekonometri = Econometrics
Dizin: Bilgisayarlı görüntüleme = Computer imaging ; Faktör analizi = Factor analysis ; Görüntü işleme = Image processing ; Görüntü işleme algoritmaları = Image processing algorithms ; Görüntü işleme yöntemleri = Image processing methods ; Uydu görüntüleme = Satellite imaging ; Uydu görüntüleri = Satellite images ; Uzaktan algılama = Remote sensing ; Çok değişkenli model = Multivariate model ; Çok değişkenli sistemler = Multivariate systems

Özet:
Çok bantlı uydu görüntülerinin analizi son yıllarda maden mühendisliği, jeodezi ve fotogrametri mühendisliği ve özellikle coğrafi bilgi sistemleri alanında yapılan çalışmalar sonucunda çok büyük bir önem kazanmıştır. Uydu görüntüsü bantlarının her birinde ayrı veri seti yapısı ile karşılaşılması sonucunda çok değişkenli istatistiksel analizin görüntü işleme ile birlikte uygulanması kaçınılmaz olmuştur.  
Çok değişkenli boyut indirgeme yöntemlerinden anabileşenler analizi çok bantlı uydu görüntülerinde boyut indirgeyerek çalışılan bant sayısını oldukça başarılı bir şekilde azaltarak üzerinde inceleme ve yorumlama yapılabilecek anabileşen görüntüleri elde etmeyi sağlar. Klasik anabileşenler analizinde de elde edilen özdeğer ve özvektör yapısı, yük ve skorların grafikleri çok bantlı uydu görüntülerinin analizinde kullanılarak yorumlanabilir. 
Çok bantlı uydu görüntülerinde sınıflandırma, ilgili görüntüdeki her piksel değerinin hangi özellik grubuna ait olduğun belirleme işlemi olarak ifade edilmektedir. Bu sınıflama işlemi,  ilgili görüntüde birbirine benzer coğrafi özellikleri belirlemek suretiyle görüntüleri sınıflandırma olarak da ifade edilmektedir. Sınıflandırma işleminde çoğunlukla nesnelerin spektral yansıtmaları dikkate alınarak yapılır. Sınıflandırmada esas amacı birbirine benze spektral özellik taşıyan görüntüleri gruplamaktır. 
Bu çalışma kapsamında, çok değişkenli istatistiksel bir boyut indirgeme yöntemi olan anabileşenler analizi kullanılarak, İzmir iline ait  LANDSAT-7 uydu görüntülerinin analizi ve karşılaştırılması yapılmıştır. Ayrıca seçilen bölgedelerdeki coğrafi yapının incelenmesi için Anabileşenler Analizi uygulanmıştır. Uygulamanın son aşamasında ise, aynı görüntülere Faktör Analizi uygulanarak uydu görüntülerinin analizinde boyut indiregeme birbirine benzer görüntüleri sınıflamak yeni bir yaklaşım ortaya konulmuştur. 

Anahtar Kelimeler: Çok Değişkenli Görüntü İşleme, Görüntü İyileştirme, Anabileşenler Analizi, Faktör Analizi

Abstract:
Analysis of multispectral image gained significant importance with the rise in the amount of studies in the areas of mining engineering, geodesy, photogrammetry engineering and esspecially geographical information systems. The combined usage of multivariate statistical analysis and image processing is unavoidable since different data structure is obtained from each one of the multispectral image. 
Principal Components Analysis which is a multivariate dimension reduction methodology produces the principle component images on which observations and interpretations can be easily performed, by succesfully reducing the number of layers that are worked on. By classical principles components analysis the obtained eigenvalue and eigenvector structure can be interpreted by using the graphics of the loads and scores in the analysis of the multispectral images.
In multi spectral satellite images, classification is expressed as the process of determining which feature group each pixel value in the related image belongs to. This classification process is also expressed as classifying images by identifying similar geographical features in the related image. In the classification process, it is mostly done by considering the spectral reflections of the objects. The main purpose of classification is to group images with similar spectral characteristics.
Within the scope of this study, the analysis and comparison of LANDSAT-7 satellite images of the province of Izmir were made by using the main component analysis, which is a multivariate statistical dimension reduction method. In addition, Principal Component Analysis was applied to examine the geographical structure in the selected regions. In the last stage of the application, a new approach has been put forward to classify images that are similar to each other by size reduction in the analysis of satellite images by applying Factor Analysis to the same images.

Keywords: Multivariate Image Processing, Image Enhancement, Principal Component Analysis, Factor Analysis.