Reduksjon av bildedata ved identifisering av menneskeskapte objekter

Abstract

Algoritmen i oppgaven bruker egenskapsidentifisering til å finne deler av landskapsbilder som inneholder menneskeskapte objekter. Bildene er tatt i det infrarøde spekteret og viser varmestrålingen fra landskapet. Ut ifra testdata ble det manuelt identifisert fire egenskaper som for det meste tilhørte menneskeskapte objekter. Fem delealgoritmer for egenskapsidentifisering er utviklet og testet (hvorav to identifiserer den samme egenskapen): 1) Lyse områder definert ved statisk terskel Denne gav poeng for områder som hadde høyere stråling enn normalt for generell bakgrunn. 2) Lyse områder definert ved dynamisk terskel Denne gjorde det samme som den forrige, men ved å tilpasse terskelen gav den poeng til flere menneskeskapte objekter og færre naturlige områder. 3) Markante rette kanter Denne gav poeng til områder med rette kanter som var sterkere enn en fastsatt terskel. 4) Parallelle linjer Denne gav poeng til områder med par av kanter som var parallelle. 5) Uniforme arealer ved rette kanter Denne gav poeng til områder med rette kanter liggende inntil uniforme flater. Den første delealgoritmen for egenskapsidentifisering ble forkastet fordi den andre delealgoritmen gjorde tilsvarende nytte, men med bedre resultater. Den fjerde delealgoritmen for egenskapsidentifisering ble forkastet fordi den ikke klarte å skille mellom antydninger til parallelle linjer i områder med bakgrunn og i tilfeller ved menneskeskapte objekter. Det er brukt et representativt utvalg av bilder med forskjellige egenskaper for å vise at algoritmen skilte godt ut områder med menneskeskapte objekter og forkastet mye uinteressant bildedata. Som følge av de egenskapene det er valgt å bruke, er algoritmen avhengig av at de menneskeskapte objektene enten stråler mye varme eller inneholder rette kanter lange nok til å skille seg fra støy i bakgrunnen. De menneskeskapte objektene som ikke gjenkjennes av algoritmen som menneskeskapte er derfor små og med liten varmestråling.