Anomaly Detection with Sparse Unmixing and Gaussian Mixture Modeling of Hyperspectral Images
Hiperspektral Görüntülerde Seyrek Spektral Ayrıştırma ve Gauss Karışım Modeli ile Anomali Tespiti
- Tez No: 395471
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SELİM AKSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 79
Özet
Anomali tespiti, hiperspektral görüntü analizindeki ana uygulamalardan biridir. Anomali tespitindeki problem, görüntüde seyrek olarak bulunan, çevresine göre farklılık gösteren küçük nesnelerin tespitidir. Yaygın yaklaşımlardan biri görüntü arka planının modellenmesi ve sınanan pikselin bu modele olan farklılığına göre sınıflandırılmasıdır. Ancak, karmaşık arka planların modellenmesi kolay değildir. Bu kapsamda, Gauss karışım modeli tabanlı bir anomali tespiti yöntemi önerilmektedir. Öncelikle görüntü belirli sayıda spektral gruplara ayrılmaktadır. Ardından seyrek spektral ayrıştırma bütün spektral grouplarda uygulanmaktadır. Sonrasında, elde edilen son eleman bolluk değerleri kullanılarak, eşikleme tabanlı, sıra düzenli tabanlı, ve ̧cift yönlü öbekleme tabanlı olmak üzere üç farklı yöntem ile baskın arka plan grupları tespit edilmektedir. Ardından, belirlenen arka plan gruplarını temsil eden pikseller başlangıç değerlerinin hesaplanmasında kullanılmak üzere, her bir spektral grup için bir Gauss karışım modeli öğrenilmektedir. Önerilen yöntem karışım modeli için bileşen sayısının otomatik belirlenmesine ve kestirim sürecinin etkili başlatılmasına olanak sağlamaktadir. Son olarak, ̈öğrenilen Gauss karışım modelleri istatistiksel olarak birleştirilerek sonuç anomali haritası elde edilmektedir. Deneysel veriler göstermektedir ki önerilen yöntemler, özellikle düşük yanlış alarm değerleri için, diğer yöntemlere göre daha yüksek performans sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
One of the main applications of hyperspectral image analysis is anomaly detection where the problem of interest is the detection of small rare objects that stand out from their surroundings. A common approach to anomaly detection is to first model the background scene and then to use a detector that quantifies the difference of a particular pixel from this background. However, identifying the dominant background components and modeling them is a challenging task. We propose an anomaly detection framework that uses Gaussian mixture models for characterizing the scene background in hyperspectral images. First, the full spectrum is divided into several contiguous band groups for dimensionality reduction as well as for exploiting the peculiarities of different parts of the spectrum. Then, sparse spectral unmixing is performed for each band group for identifying significant endmembers in the scene. Three methods for identifying the dominant background groups such as thresholding, hierarchical clustering and biclustering are used in the endmember abundance space to retrieve the sets of pixel groups that represent dominant background components. Next, these pixel groups are used for initializing individual Gaussian mixture models that are estimated sep- arately for each spectral band group. The proposed method enables automatic identification of the number of mixture components and effective initialization of the estimation procedure for the mixture model. Finally, the Gaussian mixture models for all groups are statistically fused for obtaining the final anomaly map for the scene. Comparative experiments showed that the proposed methods performed better than two other density-based anomaly detectors, especially for small false positive rates, on an airborne hyperspectral data set.
Benzer Tezler
- Credit card fraud detection with autoencoders, one-class SVMs and isolation forests
Otokodlayıcılar, tek sınıflı destek vektör makineleri ve izolasyon ormanları ile kredi kartı dolandırıcılığı tespiti
ÖZDEMİR ÖZKUM
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
İstatistikOrta Doğu Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZLEM İLK DAĞ
- Yere nüfuz eden radarlarda öğrenme tabanlı yeni kargaşa giderme yöntemleri
New learning-based clutter removal methods in ground penetrating radar
EYYUP TEMLİOĞLU
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. IŞIN ERER
- Hiperspektral imgelerde arka planın normal olmayan dağılımlar ile modellenmesi ve anomali tespiti
Background modeling with non-normal distributions in hyperspectral images and anomaly detection
ENSAR BURAK AYTEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGebze Teknik ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KORAY KAYABOL
- Sparse matrix decomposition and low rank based techniques for anomaly detection in hyperspectral images
Hiperspektral görüntülerde anomali tespiti için seyrek matris ayrıştırma ve düşük sıra tabanlı teknikler
FATMA KÜÇÜK
Doktora
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATİH VEHBİ ÇELEBİ
DOÇ. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- Uzun dalga kızılötesi hiperspektral görüntülerde hedef tespiti
Target detection from long-wave infrared hyperspectral images
SEFA KÜÇÜK
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SENİHA ESEN YÜKSEL