Geri Dön

Hiperspektral görüntülerin ayrıştırma temelli analizi

Unmixing based analysis of hyperspectral images

PDF İndir

  1. Tez No: 467764
  2. Yazar: BİLAL KOCAKUŞAKLAR
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. NİHAN KAHRAMAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 77

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.

Özet (Çeviri)

Hyperspectral image processing is a popular topic today. Hyperspectral imaging within remote sensing technologies has a wide field of activity because it includes high spectral resolution: military, agricultural, geological, medical applications, etc. The spectral resolution of the resulting image is increased by acquiring information in short intervals and in a large number of bands in the electromagnetic spectrum. By using this high spectral resolution, surface materials can be distinguished. Hyperspectral images have low spatial resolution despite high spectral content. This causes more than one surface material to come into a pixel and cause to form mixed pixels. Low spatial resolution is the biggest disadvantage of hyperspectral imaging. Hyperspectral unmixing aims at finding the numbers of surface materials, predicting the signatures of these materials and determining the proportion of each material in each pixel on the image. Hyperspectral unmixing is a difficult problem because of the noisy, climatic conditions in the image and high data sizes. In this thesis, geometric based algorithms are used to solve the problem of unmixing of hyperspectral images. At the same time, the effects of impulse noise reduction process with the General Analysis Prior Algorithm (GAP) on solving the problem of unmixing were examined. Spatial and spectral information is solely used for solving the problem of unmixing by using spatial preprocessing (SPP) and regional based spatial preprocessing (RBSPP) by means of preprocessing steps, since geometric based algorithms operate only from the spectral content information. In the case of using Spatial-Spectral Total Variation (SSTV) which aims to remove Gaussian and discrete noise before these processes, more successful results have been obtained in solving the unmixing problem. Within the scope of the thesis, it is aimed to obtain better results by solving the problem of unmixing by using the noise removal process and spatial information with geometric based algorithms which only use spectral information. It is concluded that the proposed method suits this goal.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    499523

    Hiperspektral görüntülerin sınıflandırılmasında uzamsal-spektral yaklaşımlar

    Spatial-spectral approaches in classification of hyperspectral images

    HASAN ALİ AKYÜREK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BARIŞ KOÇER

  2. Tez No

    472629

    An experimental analysis of feature selection algorithms in hyperspectral image classification

    Hiperspektral görüntülerın sınıflamasında öznitelik seçim algoritmalarının deneysel analizi

    HAMED GHOLAMI VIJOUYEH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    İletişim Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÜLŞEN TAŞKIN KAYA

  3. Tez No

    860525

    Direct pore-based identification for fingerprint matching process

    Parmak izi kimliklendirme sürecincde por temellieşleştirme sistemi

    VEDAT DELİCAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Adli Tıpİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN

  4. Tez No

    392931

    Trakya bölgesi bağ alanlarının uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemleri teknikleri ile incelenmesi

    Investigation of the Trakya (Thrace) region vineyard areas by using remote sensing and geographic information systems

    EMRE ÖZELKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CANKUT ÖRMECİ

    DOÇ. DR. ELİF SERTEL

  5. Tez No

    849167

    Exploiting optimal supports in enhanced multivariance products representation for lossy compression of hyperspectral images

    Hiperspektral görüntülerin çokdeğişkenliliği yükseltilmiş çarpımlar gösterilimi destek vektörlerinin optimize edilerek kayıplı sıkıştırılması

    MUHAMMED ENİS ŞEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Matematikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SÜHA TUNA

Geri Dön