Uzak mesafeli görüntülemede bozulmaların incelenmesi ve iyileştirilmesi
Analysis and restoration of degradations in long range imaging
Yazar: GÜLSÜM GEZER
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHARREM MERCİMEK
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Bu çalışmada, uzak mesafeli görüntülemede elde edilen imge setleri üzerinde oluşan atmosferik türbülans orijinli bozulmaların tespiti ve şiddetinin temsili ile orijinal sahnenin kestirimi için bozulmaları azaltmaya yönelik bozulmuş imgelerin kaynaştırılması iki temel hedeftir.
Bu amaçla öncelikle 300 m ila 3.5 km aralığında değişen mesafelerde 20 sahnenin imge dizisi elde edilmiştir. Böylece, elde edilen imge setleri değişen seviyelerde atmosferik türbülanstan etkilenmiştir.
Atmosferik türbülans bozulmaları, uzamsal/zamansal olarak dalgalanan bozulma türleridir. Bu nedenle deneysel veya gözlemsel model doğrudan türetilemez. Elde edilecek matematiksel model için; sıcaklık, nem ve basınca göre değişen küçük dalgalanmalar şeklindeki havanın kırılma indisinin niceliksel ölçümlerinin o sırada elde edilmiş olması gerekir. Öte yandan, bozulmuş imge setlerinin kapsamlı bir şekilde anlaşılmasını içeren çalışmalar literatürde daha yaygındır. Bu çalışmada, bozulmaların tespiti ve şiddetinin temsili için genel olarak Gauss Karışım Modelleri ve Piksel Doluluğu Modelleri üzerinde durulmuştur.
İmge dizileri üzerinde atmosferik türbülans bozulmalarının oluşturduğu geometrik deformasyonların minimize edilmesinde katı olmayan imge çakıştırma yöntemlerinin etkinliği farklı dönüşüm modelleri (fiziksel ve radyal tabanlı modeller) göz önünde bulundurularak ele alınmış ve kullanılan yöntemlerin performansı nesnel kalite metrikleri dikkate alınarak değerlendirilmiştir.
Kalite metrikleri sonucuna göre en etkin imge çakıştırma yönteminden elde edilen çakıştırılmış imge dizilerinden orijinal sahneye yakın bir imgenin kestirimi için imge kaynaştırma yöntemi olarak evrişimli sinir ağlarından biri olan arıtan otokodlayıcı modeli geliştirilmiş ve bu modelin etkinliği literatürde bulunan bazı geleneksel imge kaynaştırma teknikleriyle hem görsel hem de kalite metrikleri kullanılarak karşılaştırılmıştır.

Abstract:
In this study, two main objectives are the detection and quantitative representation of atmospheric turbulence originated distortions imposed on image sets acquired in long-range imaging, as well as the fusion of the degraded images to reduce the distortions on scene estimations.  
For this purpose, we put our efforts firstly towards long-range image acquisition; multiple images of 20 scenes at varying distances in the range of 300 m to 3.5 km are obtained. Therefore, the acquired images are affected by atmospheric turbulence with varying levels.
Atmospheric turbulence distortions are spatially/temporally wavering types of distortions, and the experimental or observational model cannot be derived straightforwardly. For the mathematical model to be obtained, quantitative measurements of the refractive index of air in the form of small fluctuations varying with temperature, humidity, and pressure have to be handy at any time instance during the acquisition. On the other hand, the efforts involving the comprehensive understanding of the degraded image sets are more in common in the literature. In this study, we focused mainly on Gaussian Mixture Models and Pixel Occupancy Models for the detection and quantitative representation of the distortions.
The aptness of the state of art non-rigid image registration methods associated with certain transformation model types ( physical and radial basis models) in minimizing the geometric deformations of the images originated essentially due to atmospheric turbulence effects is discussed.  The performance of the utilized methods is evaluated considering objective quality metrics. 
The best-aligned image sequences of each dataset - considering the results of the quality metrics- are introduced to the image fusion stage. The main contribution of this dissertation can be regarded as the employment of a convolutional neural network model, denoising autoencoder for the fusion of the images sequences towards estimation of the original scene freed from atmospheric turbulence effects.  The effectiveness of the model is revealed both visually and quantitatively through experimental studies involving some other well-known conventional fusion methods.