Hiperspektral görüntülerin ayrıştırma temelli analizi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, ELEKTRONİK VE HABERLEŞME MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2017
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: BİLAL KOCAKUŞAKLAR
Danışman: Nihan Kahraman
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Hiperspektral görüntü işleme günümüzde oldukça popüler bir konudur. Uzaktan algılama teknolojileri içeresinde yer alan hiperspektral görüntüleme, yüksek spektral bilgi içerdiğinden geniş bir faaliyet alanına sahiptir: askeri, tarımsal, jeoloji, tıbbi uygulamalar vb. Elektromanyetik spektrumda kısa aralıklarla ve fazla sayıda bantta bilgi alınması sayesinde elde edilen görüntünün spektral çözünürlüğü artmaktadır. Bu yüksek spektral çözünürlükten yararlanılarak yüzey materyalleri hakkında ayrım yapılabilmektedir. Hiperspektral görüntülerin yüksek spektral içeriklerine rağmen uzamsal çözünürlükleri düşüktür. Bu da bir pikselin içerisine birden fazla yüzey materyalinin gelmesine ve karışım pikselleri oluşumuna neden olmaktadır. Düşük uzamsal çözünürlük hiperspektral görüntülemenin en büyük dezavantajıdır. Hiperspektral ayrıştırma; yüzey materyallerinin sayılarının bulunması, bu materyallerin imzalarının tahmin edilmesi ve görüntü üzerindeki her pikselde her bir materyalin hangi oranda bulunduğunun tespit edilmesi işlemlerini ihtiva eder. Ayrıştırma işlemi görüntü içerisindeki gürültüler, iklimsel durumlar, veri boyutlarının yüksek olmaları nedeniyle çözümü zor bir problemdir. Bu tezde, hiperspektral görüntülerin ayrıştırma problemlerinin çözümü için geometrik tabanlı algoritmlar kullanılmıştır. Aynı zamanda Genel Analiz Öncelikli Algoritması (GAP) ile dürtü gürültüsünün giderimi işleminin ayrıştırma probleminin çözümüne etkileri incelenmiştir. Geometrik tabanlı algoritmaların yalnızca spektral içerik bilgisinden yola çıkarak işlem yapmaları sebebiyle, uzamsal bilginin de ön işleme adımları vasıtasıyla uzamsal ön işleme (SPP), bölgesel tabanlı uzamsal ön işleme (RBSPP) gibi yöntemlerle kullanılarak, ayrıştırma probleminin çözümü için spektral ve uzamsal bilginin birlikte kullanımı sağlanmıştır. Bu işlemler öncesinde de Gauss ve ayrık gürültünün giderilmesini hedefleyen Uzamsal-Spektral total varyasyon (SSTV) kullanıldığında ayrıştırma probleminin çözümünde daha başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Tez kapsamında, ayıştırma problemlerinin çözümünde, gürültü giderim işleminin ve uzamsal bilginin yalnızca spektral bilgiyi kullanan geometrik tabanlı algoritmalar ile birlikte kullanılarak daha iyi neticeler elde etmek amaçlanmıştır. Önerilen yöntemin bu hedefe uygun olduğu sonucuna varılmıştır.