Doğal Afet Yönetiminde Uydu Görüntülerinin Kalitesinin İyileştirilmesi: Zero-DCE, CIDNet ve MIRNet Modellerinin Karşılaştırmalı Analizi

Authors : Mehmet Umut Salur, Çağrı Karakaş, İlhan Aydın

Pages : 101-114

Doi:10.46464/tdad.1600376

View : 36 | Download : 35

Publication Date : 2025-04-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Doğal afetlerde uydu görüntüleri, afet yönetimi ve kurtarma operasyonlarında kritik bir rol oynamaktadır. Ancak düşük ışık koşullarında elde edilen bu görüntüler, gürültü ve detay kaybı nedeniyle analizlerde zorluk yaratmaktadır. Bu çalışmada, düşük ışık uydu görüntülerinin iyileştirilmesinde Zero-DCE, CIDNet ve MIRNet modellerinin performansları değerlendirilmiştir. Hatay bölgesine ait deprem sonrası uydu görüntüleri kullanılarak modellerin PSNR, SSIM ve LPIPS gibi metriklerle performansları analiz edilmiştir. Ayrıca modellerin bir kıyaslama veri kümesindeki başarımı da analiz edilmiştir. Sonuçlar, CIDNet’in detay ve yapısal doğrulukta üstün olduğunu, MIRNet’in ise renk ve parlaklık iyileştirme konusunda başarılı olduğunu göstermiştir. Zero-DCE, parlaklık artırmada etkili olsa da yapısal doğrulukta diğer modellere göre geride kalmıştır. Bu çalışmada derin öğrenme tabanlı görüntü iyileştirme modellerinin afet yönetimindeki kullanım potansiyeli ve etkili oldukları görüntü özellikleri ortaya konulmuştur.
Keywords : Düşük ışık görüntü iyileştirme, Derin öğrenme, Zero-DCE, CIDNet, MIRNet