Otomatik yol çıkarma yöntemlerine genel bir bakış

Hava fotoğrafı ve uydu görüntüleri; binalar, yollar ve köprüler gibi insan yapısı objeler, bitki örtüsünün karakteristiği ve konumu gibi yeryüzünün şekli hakkında bir çok bilgi sunmaktadır. Hava fotoğrafı ve uydu görüntüleri olmaksızın gerekli bilginin toplanması ve güncellenmesi çok pahalı ve zaman alıcı bir işlemdir. Hava fotoğrafı ve uydu görüntülerindeki veriler, çok uzun zamandandır klasik yollarla ve operatörler tarafından manuel olarak tespit edilmektedir. Bilgisayar teknolojisi ve dijital görüntü işleme alanlarındaki gelişmeler günümüzde bu işlemlerin otomatikleşmesine olanak sağlamaktadır. Otomatikleşmenin hedefi hızı arttırmak ve değerlendirme masraflarını azaltmaktır. Otomatik detay çıkarma kapsamında yapılan araştırma çalışmaları, öncelikle binaların ve yolların dijital görüntülerden otomatik olarak çıkarılması üzerine yoğunlaşmıştır. Yollar ve binaların, yüzey kaplaması, geometrik şekil, genişlik gibi karakteristik özelliklere sahip olması bu detayların tanımlanabilmesi ve belirlenebilmesini diğer detaylara göre daha kolay bir hale getirmektedir. Yazının temel amacı, otomatik yol çıkarma konularında bir altyapı oluşturmak için, otomatik yol çıkarma problemini çözmek amacıyla geliştirilen çeşitli algoritmaları fazla ayrıntıya inmeden, genel olarak örnekler vermek ve karşılaştırmak suretiyle tanıtmaktır. Öncelikle algoritmalar, kullanılan görüntülerin çözünürlüklerine göre düşük, yüksek ve çoklu çözünürlükte kullanılabilen otomatik yol çıkarma algoritmaları olarak sınıflandırılmış ve her sınıfa giren algoritmalar tek tek ele alınmıştır.

An overview of the automatic road extraction methods

Aerial and satellite images contain a lot of information about the shape of terrain as well as the location and characteristics of vegetation and man-made objects such as buildings, roads, bridges, etc. Without aerial or satellite images, the collection and update of required information would be a very expensive and time consuming process. For a long time, the information in aerial photographs and satellite images, has been extracted manually. Increasing computer power and the progress in digital image analysis makes it nowadays possible to automate this task. The goal of the automation is to increase the speed and to lower the costs of feature extraction. Automatic building extraction and road extraction algorithms have investigated in most of the papers about automatic feature extraction, because the definition and determination of these features are more easy than the other features. In this paper, automatic road extraction algorithms are described generally and some examples are given to give a brief information about this subject. Firstly the algorithms are classified according to the resolution of the used images in three classes; Road extraction in low, high and multi-resolution. Then the methods belong to each classes are described separately.

Kaynakça

KAYNAKLAR Bajcsy, R.,Tavakoli, M.:Computer Recognition of Roads from Satellite Pictures, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics 6(9): 623-637, 1976.

Baumgartner, A.,Steger, C, Mayer, H. Eckstein, W.:Multi-Resolution, Semantic Objects, and Context for Road Extraction, Akzeptiert fur: Semantic Modelling and Topographic Information, 1997.

Fischler, M., Tenenbaum, J., Wolf, H.:Detection of Roads and Linear Structures in Low Resolution Aerial Imagery Using a Multisource Knowledge Integration Technique, Computer Graphics and Image Processing, 15: 201-223, 1981.

Fua, P., Leclerc, Y.:Model Driven Edge Detection Machine Vision and Applications, Vol. III, pp. 45-56, 1990.

Grün, A., Li, H.:Road Extraction from Aerial and Satellite Images by Dynamic Programming, ISPRs Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 50(4): 11-20, 1995.

Grün, A., Li, H.:Linear Feature Extraction with LSB-Snakes from Multiple Images, International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. (31) B3/III, pp. 266-272, 1996.

Kass, M., Witkin, A., Terzopoulos, D.:Snakes: Active Contour Models, International Journal of Computer Vision 1(4): 321-331, 1987.

Mayer, H., Steger, C.:A New Approach for Line Extraction and its Integration in a Multi-Scale, Multi-Abstraction-Level Road Extraction System, I APR TC-7 Workshop: Mapping Buildings, Roads and other Man-Made Structures from Images, Oldenbourg Verlag, Wien, Osterreich, 331-348, 1996.

McKeown, D., Denlinger, J.:Cooperative Methods for Road Tracking In Aerial Imagery, Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 662-672, 1988.

Merlet, N., Zerubia, J.:New Prospects in Line Detection by Dynamic Programmming, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 18(4): 570-585, 1996.

Neuenschwander, W.:Elastic Deformable Contour and Surface Models for 2-D and 3-D Image Segmentation, Hartung-Gorre Verlag,Konstanz, 1996

Nevatia, R., Babu, K.: Linear Feature Extraction and Description, Computer Graphics and Image Processing 13: 257-269, 1980.

Steger, C.: Extracting Curvilinear Structures: A Differential Geometric Approach, Fourth European Conference on Computer Vision, Band I, 630-641.

Trinder, J., Li, H.: Extraction of Man-Made Features by 3-D Active Contour Models, International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing,Vol. (31) B3/III, pp. 874-879, 1996.

Quam, LynnH.: Road Tracking and Anomaly Detection in Aerial Imagery, Image Understanding Workshop, pp. 51-55, 1978.

Kaynak Göster