Akıllı hiperspektral sınıflandırma
Smart hyperspectral classification
- Tez No: 232751
- Danışmanlar: DOÇ.DR. SARP ERTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Uzaktan Algılama, Hiperspektral Görüntüleme, Hiperspektral Görüntülerde Sınıflandırma, Destek Vektör Makinaları, İlgililik Vektör Makinaları, RAS.ÖR.ON, Faz Korelasyonu, K-Ortalama Bölütlemesi, Remote Sensing, Hyperspectral Imaging, Hyperspectral Image Classification, Relevance Vector Machines, Support Vector Machines, RANSAC, Phase Correlation, K-means clustering
- Yıl: 2007
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 62
Özet
Hiperspektral görüntüleme birçok dar dalga boyu bandına ait imge verilerini elde etmekte ve dalga boyuna göre bir ayrışım sağlamaktadır. Hiperspektral görüntülerde her piksel için dalga boyuna bağlı bir spektrum bilgisi elde edilmesi ile piksellerin değişimi, benzerlikleri ve farklılıklarının algılanabilmesi sonucu, bölgelerin sınıflandırılması standart görüntü algılayıcılarına oranla çok daha yüksek bir başarımla sağlanabilmektedir. Bu tezde hiperspektral görüntülerin akıllı sınıflandırılması yöntemleri üzerinde çalışılmıştır. Akıllı sınıflandırma yöntemleri olarak destek vektör makinaları ve ilgililik vektör makinaları kullanılmıştır. Destek vektör makinalarının hiperspektral görüntüye uygulanması ile ilgili çalışmalar literatürde olmasına rağmen ilgililik vektör makinalarının hiperspekral görüntülerin sınıflandırılmasında kullanılması özgün olarak bu çalışma kapsamında gerçekleştirmiştir. İlgililik vektör makinaları kullanılarak hiperspektral görüntülerin sınıflandırılması, destek vektör makinaları kullanılarak gerçekleştirilen sınıflandırma ile karşılaştırıldığında daha az kernel fonksiyonu kullanılarak yaklaşık benzer sınıflandırma başarımı elde edildiği görülmüştür. Ayrıca özgün olarak, sınıflandırmadaki hesapsal yükün eğitim ve test sürelerine bağlı olarak azaltılması amacı ile K-ortalama ve faz korelasyonu temelli bölütleme yöntemleri ve Rastgele Örnek Onaylaşım (RAS.ÖR.ON) bağımsızlık geçerlilik sınaması (cross-validation), hiperspektral görüntülerin ilgililik vektör makinaları ve destek vektör makinaları kullanılarak sınıflandırılması öncesi ön işlem olarak hiperspektral görüntüye uygulanmıştır. Ön-işlem uygulanarak gerçekleştirilen ilgililik/destek vektör makinaları ile sınıflandırma, doğrudan ilgililik /destek vektör makinaları kullanılarak gerçekleştirilen sınıflandırma ile karşılaştırıldığında, daha küçük oranda ilgilik /destek vektörleri kullanılarak benzer sınıflandırma başarımı elde edilebileceği gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
Hyperspectral imaging systems provide many images corresponding to narrow spectral bands and therefore they provide decomposition with respect to wavelength. The corresponding spectrum information is obtained for every pixel within the image. It is possible to determine changes, similarities and differences using the spectral information for each pixel within the hyperspectral image. Hence it becomes possible to classify the regions within the image with much higher accuracy compared to standard vision sensors. Smart classification methods of hyperspectral images namely: relevance vector machines and support vector machines are studied in this thesis. Although support vector machine classification has recently been proposed for hyperspectral image classification and raised important interest, relevance vector machine classification of hyperspectral images is genuinely proposed in this thesis. It is shown that similar accuracy results are obtained with a smaller relevance vector rate and faster testing time compared with support vector machine classification. In addition two different unsupervised segmentation methods namely: K-means and phase correlation as well as RANSAC (RANdom SAmple Consencus) are applied to hyperspectal images before relevance vector machine and support vector machine classification. Approximately similar hyperspectral data classification accuracy is obtained with a smaller relevance vector rate/support vector rate and faster training time for the proposed pre-segmented relevance vector machine /support vector machine classification approach compared with direct relevance vector machine /support vector machine classification.
Benzer Tezler
- Evolutionary feature optimization for plant leaf disease detection by deep neural networks
Bitki yaprak hastalık teşhisi için derin sinir ağları ile evrimsel özellik optimizasyonu
JALAL SADOON HAMEED AL BAYATI
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
- Alışveriş sırasında müşteri takibi yapan alışveriş arabası
The shopping cart following the customer during shopping
SERDAR GEDİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDüzce ÜniversitesiElektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM YÜCEDAĞ
YRD. DOÇ. DR. METİN TOZ
- Akıllı binalarda kullanılan otomasyon ve güvenlik sistemlerinin örneklerle incelenmesi
Investigation of automation and security systems in intelligent buildings
VAHİT MURAT GÜNDÜZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
İç Mimari ve DekorasyonHaliç Üniversitesiİç Mimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ONUR ALTAN
- Design and development of ZigBee radio embedded applications in smart grid
Akıllı şebekeler için ZigBee radyo entegre edilen uygulamaların tasarımı ve geliştirilmesi
AHMED TAHİR İNCE
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HAKAN PAŞA PARTAL
- Smart water displacement - an alternative enhanced oil recovery technique
Akıllı su ötelemesi - alternatif gelişmiş petrol kurtarımı yöntemi
CAN POLAT
Doktora
İngilizce
2015
Petrol ve Doğal Gaz MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiPetrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUT PARLAKTUNA