Harita Dergisi - Harita Genel Komutanlığı

Harita Dergisi Temmuz 2010 Sayı 144Sayısal Kameraların Self-Kalibrasyonu için Bir Yazılım Tasarımıb. Resim Koordinat ÖlçmeleriTek nokta ölçmelerinde, yazılım, siyah artalanüzerinde beyaz benekler biçiminde bulunanhedef işaretlerinin resim üzerindeki konumlarını,piksel altı doğrulukta yarı otomatik olarakölçebilmektedir. Yarı otomatik ölçme, hedefişareti üzerinde kaba bir imleçkonumlandırmasından sonra yapılan ölçmeanlamına gelir. Bu tür hedeflerin resim koordinatölçmelerinde, önce çapraz korelasyonla görüntüeşleştirme yöntemi kullanılarak hedef işaretigörüntüsü merkezinin piksel koordinat sistemindepiksel koordinatları belirlenmekte ve daha sonramerkez belirleme (centroiding) yöntemiyle pikselaltı doğrulukta yani bir pikselden daha küçük biralan içerisindeki piksel altı koordinatlarıhesaplanmaktadır.Çapraz korelasyonla görüntü eşleştirmedetemel düşünce, aynı olayı tanımlayan iki görüntüpenceresindeki gri düzey değerleri arasındahesaplanan korelasyon katsayılarının en büyüğüile benzerliği bulmaktır. Bu pencerelerden ilkişablon pencere diye adlandırılan referansgörüntü, diğeri ise bu şablon pencereninçakıştırılacağı arama penceresidir (Kraus, 1997).Korelasyon katsayısı her iki görüntüdeki gridüzey değerler arasındaki kovaryanstan vegörüntülerin gri değerlerinin standartsapmalarından hesaplanmaktadır.Resim koordinat ölçme işlemine başlamadanönce şablon pencere, herhangi bir resimden elleelde edilerek yazılıma tanıtılır. Şekil 2, hedefgörüntü ve hedef parametreleri girişinigöstermektedir.Arama penceresi ise yarı otomatik tek noktaölçmelerinde hedef işareti üzerindeki kaba imleçkonumunu, otomatik ölçmelerdeyse başlangıç dışyöneltme elemanları ve 3B cisim koordinatlarıkullanılarak kolinearite eşitliklerinden hesaplananhedef görüntülerinin yaklaşık konumlarını merkezalan ve boyutları kullanıcı tarafından tanımlananbir pencereyle belirlenir. Şablon pencere aramapenceresi üzerinde piksel piksel kaydırılır ve herkonumdaki korelasyon katsayısı hesaplanır.Hesaplanan değerlerden en büyüğü için hedefgörüntünün piksel koordinatları belirlenir. Sonrakiaşama, resim üzerinde hedef görüntünün pikselaltı doğrulukta konumunun belirlenmesi için ikincibir hesap işleminin uygulanmasıdır. Buhesaplama, ön işlem aşaması ve gerçek merkezhesabı olmak üzere iki aşamada gerçekleştirilir.(1) Ön İşlem AşamasıÖn işlem aşaması, pikselleri hedef bilgisi yada artalan gürültüsü olarak sınıflandıran bir eşikçıkarma işlemidir. Eşik çıkarma işlemindeŞekil 3’ de görüleceği gibi hedefin yoğunlukgörüntüsünden belirli bir artalan yoğunluğuçıkarılır.Gri DeğerŞekil 3. Artalan eşiklemeden sonra hedef görüntü.Eşik çıkarma, her sayısal görüntüde artalangürültüsünün olacağı fikrine dayanır. İstenmeyenartalan aydınlatması, düşük düzeyli elektroniketkiler ve görüntü kayıt ortamından ileri gelenyeniden örnekleme etkileri artalan gürültüsüneneden olur. Dolayısıyla hedef görüntü sinyaliniayırmak için artalan gürültüsünün kaldırılmasıgerekmektedir (Shortis, vd., 1994).Global eşik değerleri, özellikle geri yansıtmalıhedefler yada yüksek kontrastlı hedefleringörüntülerini tanıma işleminin bir parçası olarakda ayarlanabilir. Fakat, hedef konumları için eşikdeğerleri, hedef görüntüyü çevreleyen sayısalgörüntü karesi üzerindeki bir pencere içerisindelokal olarak belirlenir.Şekil 2. Yazılımda hedef görüntü parametreleri.Lokal eşik değerleri birkaç yöntem kullanılarakhesaplanabilir. Pasif hedeflerle de başarılı birşekilde kullanılan yöntemlerden biri, eşikdeğerini, penceredeki piksellerin minimum ve53