استرجاع التفاصيل المخفية تحت الظلال في الصور الساتلية باستخدام تقنية التعلم الآلي

Autor:	م.زينة لطفي
Jazyk:	Arabic<br />English
Rok vydání:	2021
Předmět:	الكشف عن الظلال إزالة الظلال معاملات تحسين الصورة معامل التشابه الهيكليSSIM-S معامل نسبة الإشارة إلى الضجيج-S PSNR Engineering (General). Civil engineering (General) TA1-2040
Zdroj:	مجلة جامعة دمشق للعلوم الهندسية, Vol 37, Iss 3 (2021)
Druh dokumentu:	article
ISSN:	1999-7302 2789-6854
Popis:	تعتبر تقانة كشف الظلال واسترجاع ما هو مخفي تحت الظل من التقانات المهمة واللازمة لزيادة وضوح الصور الساتلية فائقة التمييزية. تعاني التقانات المستخدمة حالياً لإزالة الظلال من أثر الحواف للظلال المكتشفة، ويؤدي استخدام التدريب المحدود بمجموعة من البيانات إلى عدم تناسق اللون في منطقة الظل. تم في هذا البحث اقتراح طريقة جديدة تعتمد على شبكة تجميع الهرم الغوصي التي يتم فيها إجراء سلسلة من عمليات العنقدة Clustering، وتجميع سمات الصورة بشكل هرمي للمراقبة والتنبؤ على التوالي، حيث تم استخدام هذه الطريقة على مجموعة بيانات SRD Standard Reference Data التي تحتوي على مليون ونصف المليون صورة (خالية من الظل / صور تحتوي الظل). تم تقييم النتائج باستخدام معاملات تحسين الصورة، مثل مؤشر التشابه الهيكلي في منطقة الظل Structural Similarity Index Measure In Shadow Area (SSIM-S) ومعامل ذروة نسبة الإشارة إلى الضجيج في منطقة الظل The Peak-Signal-To-Noise In Shadow Area PSNR-S) )، وعند استخدام شبكة تجميع الهرم الغوصي والشبكات العصبونية التلاففية حققت الطريقة المقترحة أفضل نتائج وخاصةً لقيم المعاملات-S PSNR و SSIM-S.
Databáze:	Directory of Open Access Journals
Externí odkaz:	https://doaj.org/article/cf6efc1546c748dc967659ded475aec5 Zobrazit plný text záznamu View record in DOAJ