Improving ADOM Algorithm with Heuristics for Stripe Noise Removal in Remote Sensing Images

Türkçe

Uzaktan algılama sistemleri, Dünya yüzeyindeki değişikliklerin izlenmesi ve analizi açısından kritik öneme sahiptir. Ancak, bu sistemlerden elde edilen görüntülerde çeşitli gürültüler oluşabilir ve bu durum ölçümlerin doğruluğunu olumsuz etkileyebilir. Bu çalışmada, uzaktan algılama görüntülerindeki şerit gürültüsünü gidermek amacıyla ADOM (Alternating Direction Method of Multipliers) algoritmasının performansı optimize edilmiştir. Bu amaçla, iki sezgisel optimizasyon algoritması olan Ağaç-Tohum (TSA) ve Parçacık-Sürü Optimizasyonu (PSO) kullanılarak ADOM algoritmasının performansı artırılmıştır. ADOM algoritması, şerit gürültüsünü gidermek için geliştirilmiş bir optimizasyon modelidir ve bu modelin parametreleri TSA ve PSO algoritmaları ile optimize edilmiştir. Her iki algoritma da ADOM algoritmasının parametrelerini optimize ederek, şerit gürültüsünün giderilmesi sürecini iyileştirmeyi amaçlamaktadır. ADOM algoritmasının performansı, TSA ve PSO algoritmaları ile optimize edildikten sonra, şerit gürültüsünü giderme yetenekleri karşılaştırılmıştır. Sonuçlar, TSA ve PSO algoritmasının ADOM algoritmasını optimize etmede başarılı olduğunu göstermiştir. Benzer hesaplama maliyetinde ADOM-TSA ve ADOM-PSO algoritmalarının yalın ADOM algoritması ve şerit gürültüsünü giderme ve görüntü kalitesini artırma konusunda istatistiksel olarak daha iyi sonuçlar ürettiğini gözlenmiştir. ADOM-TSA, ADOM-PSO’ya kıyasla şerit gürültüsünü gidermede daha yüksek bir performans sergilemiştir. Gelecekteki çalışmalar, farklı sezgisel algoritmaların denenmesi ve işlem maliyeti azaltılırken daha yüksek başarımın elde edilmesi üzerine odaklanmalıdır.