Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Konya Gıda Ve Tarım Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2019
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: Gülay Aksoy
Danışman: Fatih Nar
Özet:
Sentetik Açıklıklı Radar (SAR) görüntüleri kullanan görsel ve otomatik analizler, doğal olarak oluşan benek gürültüsünden dolayı zordur. Bu nedenle, ayrıntıları korurken benek gürültüsünü azaltmak SAR görüntü analizi için önemli bir araştırma alanıdır. Benek gürültüsünün azaltılması sırasında, homojen bölgelerin düzeltilmesi gerekirken kenarlar ve nokta saçıcılar korunmalıdır. SAR görüntülerinde baskın gürültü tipi, Gamma dağılımı ile çarpımsaldır, ancak SAR görüntüleri ayrıca genellikle ihmal edilen Gauss dağılımına sahip düşük miktarda toplamsal gürültü içerir. Bu tez çalışmasında, hem çarpımsal gürültü modelini hem de toplamsal gürültü modelini hesaba katan yeni bir seyrek odaklı benek gürültü azaltma yöntemi önerilmiştir. Önerilen benek gürültüsü azaltma yönteminde, toplam değişkenlik pürüzsüzlüğü terimine ek olarak, çoklayıcı ve ek veri terimleriyle birlikte değişken bir maliyet fonksionu kullanılmaktadır. Ayrıca, aynı anda çoklayıcı ve toplamsal gürültü ile ilgilenen önerilen değişimsel maliyet fonksiyonu için verimli ve kararlı bir sayısal en küçükleme yaklaşımı önerilmiştir. Önerilen yöntemin benek azaltma performansı, gerçek dünya SAR görüntüleri ve sentetik olarak üretilen SAR görüntüleri üzerinde gösterilmektedir.