Eşle/indirge yöntemine dayalı dağıtık hesaplama ile uydu görüntüleri üzerinden nesne çıkarım mimarisi
A map/reduce distributed and scalable big data framework for object extraction from mosaic satellite images
Yazar: SÜLEYMAN EKEN
Danışman: DOÇ. DR. AHMET SAYAR
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bir nesnenin görüntüsünün birden fazla mozaik görüntüye düşmesi durumunda, bu nesnenin tanımlanması, çıkarımı ve modellenmesi için söz konusu mozaiklerin birleştirilmesi gerekmektedir. Birleştirilecek olan mozaik sayısı ve/veya boyutları arttıkça ihtiyaç duyulan işlem-gücü ve bellek miktarı üstel olarak artmaktadır. Bu da, işlemlerin tek makinada gerçeklenebilmesini imkansız kılmaktadır. Ayrıca, görüntülerin zaman-mekansal karakteristiklerinden doğan problemler de vardır. Kısmi çakışan mozaikler aynı konumlar (mekansal) için farklı zamanlarda çekilmiş (zamansal) olabilir. Bu durum, birçok nedenlerden dolayı (çekme anındaki hava durumu, uçan nesneler vb.) farklı piksel bilgilerine sahip olacakları için görüntü işleme algoritmalarında başarısız sonuçlar verecektir. 

Eşle/indirge mimarisine dayalı, ölçeklenebilir ve yüksek başarımlı dağıtık hesaplama ile büyük veri işleme altyapısı geliştirilmiştir. Altyapı olarak açık kaynak Apache Hadoop büyük veri çatısı kullanılmıştır. Eşle/indirge gerçeklenmesi için gerekli eşle ve indirge fonksiyonları, bu fonksiyonlar için girdi çıktı formatları ve nihai olarak birden fazla eşle/indirge setleri için iş/veri akışları tanımlanmıştır. Piksel bazlı büyük mozaik görüntüleri birinci kademe eşle fonksiyonu ile vektörel modele dönüştürülerek ağ tabanlı dağıtık sistemlerdeki bant genişliği problemleri en aza indirilmiştir. Vektörleşen mozaikler daha sonra eşle/indirge iş akışlarına göre en uygun pozisyonda örülmüştür. En uygun posizyon için nokta seti şablon eşleştirmesi mantığına dayalı bir yöntem geliştirilmiştir. Nokta seti şablon eşleştirmesi yöntemi eşleme yapılacak iki nokta seti arasında birebir eşleme yaparak benzerlik araştırır. Çıkarımı yapılan nesneler, Açık Coğrafi Mekansal Konsorsiyumu standartlarında nokta, çizgi, çizgi-setleri ve poligon olarak standart mekânsal veri tabanlarında (PostGIS ve Oracle-Spatial) mekânsal ve topolojik sorgular ve analizler için kullanıma hazır hale getirilmiştir. Sistemin yapılabilirlik ve ölçeklenebilirlik testleri gerçek nesneler üzerinde gerçek uydu görüntüleri ile test edilmiştir.

Abstract:
When vision of the various parts of the same object falls in different mosaics, they need to be stitched together in order to obtain that object in one picture. As the number and sizes of the mosaics to be stitched increases, the needed computation resources increases exponentially. This makes stitching in only one computer harder. Also there are some other problems stemming from the spatio-temporal characteristics of satellite images. This might cause misleading pixel values for the same object scattered on different mosaics, and as a result failure in image stitching and object extraction. 

We proposed a distributed big data framework based on MapReduce approach to enable scalable  image stitching and object extraction. To realize such a system, we first need to define mapper and reducer functions, and then their input and output formats. Moreover, in case of having multiple levels of mapper and reducer functions, high level process and data flow needs to be defined. The first level mappers convert raster mosaics into vector counterparts and the following mappers and reducers are performed on the vector mosaics. Stitching of vector representations of the raster images is expected to give better performance in distributed computations by reducing the negative effects of bandwidth problem. Vectorised images were stitched with point set pattern matching based technique. Extracted objects are made available for spatial and topological queries and analyzes in OGSC standards. Feasibility and scalability tests of the proposed system were tested with real satellite images on real objects.