Uzaktan Algılanmış Görüntülerin SURF Özellik Verileri ve RANSAC Algoritması İle Otomatik Çakıştırılması
Automatic Registration of Remotely Sensed Images by Using SURF Features and RANSAC Algorithm
Yazar: Dihkan, Mustafa
Dergi: Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Vol. 9 No. 3, 2018
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; Otomatik görüntü çakıştırılması,RANSAC,SURF,TBA ; Automatic image registration,RANSAC,SURF,PCA

Günümüzdealgılayıcı çeşitliliği ile birlikte artan veri yoğunluğu sebebiyle, uzaktanalgılama ve fotogrametrik değerlendirme süreçlerinde çakıştırma aşamasınınotomatizasyonuna yönelik araştırmalar yoğunlaşmıştır. Otomatik çakıştırmaalgoritmalarından; çevresel izleme, değişim analizi, sınıflandırma, görüntükaynaştırma gibi birçok çalışmada faydalanılmaktadır. Bu çalışmada farklızamanlarda değişik sensörlerce (alıcılarla) kaydedilen uzaktan algılanmış çokbantlı görüntülerin otomatik çakıştırılmasına yönelik özellik tabanlı biryaklaşım önerilmiştir. Bu yaklaşımın özellik çıkarma aşamasında SURF (Speeded-upRobust Feature) algoritmasının TBA (Temel Bileşen Analizi) yardımıylaiyileştirilmiş çok bantlı veri setlerinin ilk bandına uygulanması yoluylaverinin tüm bantlarındaki spektral bilgiden optimum düzeyde faydalanılmıştır. Buaşamada belirlenen ilgi noktalarına ilişkin 64 boyutlu özellik vektörleriyardımıyla hesaplanan KFT(Karesel Farklar Toplamı) değerleri kritize edilerekeşlenik noktalar tespit edilmiştir. Ardından eşlenik noktalar arasında zayıfolanlar RANSAC (Random Sample Consensus) yardımıyla elemine edilerek kalannoktalar ile projektif dönüşüm modeli için homografi tanımlanmıştır. Sonaşamada hesaplanan homografi matrisi kullanılarak geometrik dönüşüm uygulanangörüntüler yeniden örnekleme sonrasında jeoreferanslı olarak kaydedilmiştir.Önerilen yaklaşımın testi için 2003, 2008 ve 2015 tarihlerinde farklısensörlerce algılanmış çok bantlı dijital hava görüntülerinden faydalanılmıştır.Bunlardan 2015 tarihli görüntü ortofoto olup referans görüntüsü olarakkullanılmıştır. Çalışmada önerilen yaklaşımın uygulanması sonucunda; 2003görüntüsü için ± 0.61m, 2008 görüntüsü için ise ± 0.53m KOH (Karesel OrtalamaHata) düzeyinde konumsal doğruluk elde edilmiştir.

Intensive work has been carried out foroptimization of automatic registration using remotely sensed data andphotogrammetric techniques because of very large and various datasetsavailability. Automatic registration is used in many remote sensing mappingapplications such as environmental monitoring, change detection,classification, image fusion, etc. In this study, a feature based approach wasproposed for automatic registration which can be used for automaticregistration of multispectral images acquired in different periods. Thistechnique suggests an optimization of multiband spectral data generated by PCA (PrincipalComponent Analysis) transformation. The multispectral image data was firstevaluated using PCA then the SURF (Speeded up Robust Feature) algorithm wasapplied on the optimized first band of the processed image to detect interestpoints. In order to decide on matching points used SSD (Sum of SquareDistances) values are calculated using interest points data with 64 dimensionalfeature vectors. As a step forward weak points were eliminated by applyingRANSAC (Random Sample Consensus) method and the remaining point data were usedfor determining homography which is necessary for projective transformation. Inthe last step, georeferenced images that were geometrically transformed usinghomography matrix were saved after resampling process. In order to test theproposed approach multispectral aerial images from 2003, 2008 and 2015 wereused. The orthophoto image of 2015 was used as reference data. As a resultspatial accuracies were found with RMSE values as ± 0.61m and ± 0.53m for theyears 2003 and 2008 respectively.