Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
436357		Automatic detection of compound structures by joint selection of region groups from multiple hierarchical segmentations / Bileşik yapıların çoklu sıradüzensel bölütlemelerden bölge gruplarının ortaklaşa seçilmesiyle otomatik sezimi Yazar:HÜSEYİN GÖKHAN AKÇAY Danışman: DOÇ. DR. SELİM AKSOY Yer Bilgisi: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi / Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:	Onaylandı Doktora İngilizce 2016 135 s.
Yüksek çözünürlüklü uzaktan algılama görüntülerinin analizinde önemli bir problem kendi içinde heterojen yapıların sezilmesidir. Bina, yol ve ağaç gibi \textit{temel nesnelerin} uzamsal yerleşimlerinden oluşan farklı türlerdeki yerleşim alanları, tarım alanları, ticari ve endüstriyel alanlar \textit{bileşik yapılar} olarak da adlandırılan bu yapılara örnek olarak verilebilir. Farklı temel nesne katmanlarından gelen bilinmeyen sayıda temel nesnelerin yerlesimlerini içeren bileşik yapıların modellenmesi ve büyük görüntülerde otomatik sezimi için genel bir yöntem sunmaktayız. Verilen örnek bileşik yapılardaki bölgeler olasılıksal değişkenler olarak temsil edilmekte, bir Markov rasgele alanı ile bu bölgelerin uzamsal yerleşim modeli oluşturulmakta ve bu modele ait parametre kümesi ilgili maksimum entropi olasılık dağılımından örneklenerek öğrenilmektedir. Benzer bölge gruplarının sezimi, farklı temel nesne katmanlarını temsil eden çoklu bölge sıradüzenlerinden gelen çoklu aday nesneler arasından sorgun modelini enyükselten altkümelerin seçilmesine indirgenmektedir. Kombinatoryal seçme problemi, bölge gruplarının ilgi duyulan yapı örneklerinden öğrenilen model altında bireysel görünüşleri ve bağıl uzamsal yerleşimleri enyükseltilerek ortaklaşa örneklenmesi ile çözülmektedir. Bundan başka, birbiriyle örtüşen fazlalık bölgelerin beraberce seçilmesini engellemek ve seçilen bölgeleri belirli bir uzamsal yerleşimin sağlanmasına zorlamak amacıyla aday bölgeler üzerine içbükey eşitlik ve eşitsizlik kısıtları koymaktayız. Kısıtlı seçme problemi, lineer kısıtlı karesel program olarak formule edilmekte ve dışbükey olmayan bu program iki dışbükey programın farkı olarak yeniden yazılarak ilkin-eşlek (primal-dual) algoritmasının bir çeşidi olan Dışbükeylerin Farkı algoritması ile çözülmektedir. çok yüksek çözünürlükteki görüntüler kullanılarak yapılan kapsamlı deneyler, görüntülerdeki sadece spektral ve şekilsel öznitelikler kullanılarak elde edilemeyen bilinmeyen sayıdaki farklı bileşik yapıların yerlerinin önerilen yöntemle doğru bir şekilde saptandığını göstermektedir.
A challenging problem in remote sensing image interpretation is the detection of heterogeneous compound structures such as different types of residential, industrial, and agricultural areas that are comprised of spatial arrangements of simple primitive objects such as buildings and trees. We describe a generic method for the modeling and detection of compound structures that involve arrangements of unknown number of primitives appearing in different primitive object layers in large scenes. The modeling process starts with example structures, considers the primitive objects as random variables, builds a contextual model of their arrangements using a Markov random field, and learns the parameters of this model via sampling from the corresponding maximum entropy distribution. The detection task is reduced to the selection of multiple subsets of candidate regions from multiple hierarchical segmentations corresponding to different primitive object layers where each set of selected regions constitutes an instance of the example compound structures. The combinatorial selection problem is solved by joint sampling of groups of regions by maximizing the likelihood of their individual appearances and relative spatial arrangements under the model learned from the example structures of interest. Moreover, we incorporate linear equality and inequality constraints on the candidate regions to prevent the co-selection of redundant overlapping regions and to enforce a particular spatial layout that must be respected by the selected regions. The constrained selection problem is formulated as a linearly constrained quadratic program that is solved via a variant of the primal-dual algorithm called the Difference of Convex algorithm by rewriting the non-convex program as the difference of two convex programs. Extensive experiments using very high spatial resolution images show that the proposed method can provide good localization of unknown number of instances of different compound structures that cannot be detected by using spectral and shape features alone.