Hiperspektral görüntülerde gerçek zamanlı hedef tespiti
Real time target detection in hyperspectral images
- Tez No: 730042
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HAKKI ALPARSLAN ILGIN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 146
Özet
Hiperspektral görüntüleyiciler farklı dalga boylarında maddelerden yansıyan veya soğurulan enerjinin yüksek spektral ve uzaysal çözünürlükle ölçülmesine imkân tanıyan görüntüleme sistemleridir. Materyallerin kimyasal ayak izi (spektral imza) sayesinde ayırt edilmesinde sağladığı benzersiz avantajlar dolayısıyla hiperspektral görüntüleyiciler, hedef tespiti, keşif ve gözetleme gibi birçok amaç için kullanılmaktadır. Hiperspektral görüntüler, üç boyutlu yüksek veri kapasitesine sahiptir. Bu görüntülerdeki büyük miktarda bilgi, işlem gereksinimleri açısından önemli zorluklar doğurmaktadır. Bundan dolayı hedef tespitinde kullanılamayacak gürültülü ve gereksiz bantları ortadan kaldırmak için bant indirgeme yöntemleri uygulanmaktadır. Bunlar, analiz için gerekli bilgileri korurken, gürültüyü ve gereksiz bilgileri ortadan kaldırarak verilerin karmaşıklığını azaltmaktadır. Bu sayede işlem karmaşıklığı azaltılabilir ve hedef tespit başarımı arttırılabilir. Diğer pasif elektro-optik sistemlerle elde edilen görüntülere kıyasla hiperspektral görüntülerin analizi yüksek işlem süreleri gerektirmektedir. Verinin işlenmesi aşamasında harcanan süre bir hedefin yer değiştirmesine veya bir tehdidin tespit edilememesine sebep olabilmektedir. Bundan dolayı gerçek zamanlı veri analizi çözümleri gerekmektedir. Bu tezde, gerçek zamanlı uygulamalarda kullanılabilecek, bir bant indirgeme yöntemi olan“SGO tabanlı Bant İndirgeme Yöntemi”ile yüksek hedef tespit başarımı ve düşük işlem süresine sahip“İlinti Tabanlı Hedef Tespit (İTHT) Yöntemi”önerilmektedir. Tez kapsamında son işleme adımı olarak çıkıntı geliştirme yöntemi kullanılmış olup elde edilen yüksek hedef tespit başarımı ve kısa işlemesine ek olarak hedefin belirginliği arttırılmıştır.
Özet (Çeviri)
Hyperspectral imagers are imaging systems that allow the energy reflected or absorbed from materials at different wavelengths to be measured with high spectral and spatial resolution. Hyperspectral imagers are used for many purposes such as target detection, reconnaissance and surveillance, due to their unique advantages in distinguishing materials through their chemical footprint (spectral signature). Hyperspectral images have high three-dimensional data capacity. The large amount of information in these images poses significant challenges in terms of processing requirements. Therefore, band reduction methods are applied to eliminate noisy and unnecessary bands that cannot be used in target detection. These reduce the complexity of data by eliminating noise and redundant information, while preserving the information necessary for analysis. In this way, the complexity of the process can be reduced and the target detection performance can be increased. Analysis of hyperspectral images requires high processing times compared to images obtained with other passive electro-optical systems. The time spent in the processing of the data may cause a target to be relocated or a threat to be undetected. Therefore, real-time data analysis solutions are required. In this thesis,“SGO-based Band Reduction Method”, which can be used in real-time applications, and“Correlation-Based Target Detection Method”with high target detection performance and low processing time are proposed. In the scope of the thesis, the saliency enhancement method was used as the final processing step, and in addition to the high target detection performance and short processing, the clarity of the target was increased.
Benzer Tezler
- Soil classification with spaceborne multi-temporal hyperspectral imagery using spectral unmixing and image fusion
Spektral ayrıştırma ve görüntü kaynaştırma kullanarak uydu-tabanlı çok-zamanlı hiperspektral uzaktan algılama ile toprak sınıflandırması
EYLEM KABA
Doktora
İngilizce
2023
Jeodezi ve FotogrametriOrta Doğu Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVDA ZUHAL AKYÜREK
PROF. DR. UĞUR MURAT LELOĞLU
- Endüstriyel kameralar için hiperspektral bantlarda adaptif pozlama süresi kestirimi
Adaptive exposure time prediction in hyperspectral bands for industrial cameras
YAHYA DOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMET ÇINAR
- Uzaktan algılama verileri kullanılarak kuraklık olaylarının alansal, zamansal ve frekans analizleri: Ege bölgesi örneği
Spatio-temporal and frequency analysis of drought events via remote sensing data: Case study of Aegean region
SEMRA KOCAASLAN KARAMZADEH
Doktora
Türkçe
2022
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU
- Uzaktan algılama teknolojileri kullanılarak denizlerde kirliliğin izlenmesi: Marmara Denizi örneği
Monitoring of pollution in the sea using remote sensing technologies: The case of the Sea of Marmara
BUSE TIRMANOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU
- Arazi kullanımının çok zamanlı uydu görüntüleri,coğrafi bilgi sistemleri ve çiftçi kayıt sistemianalizleri ile haritalanması
Mapping of land use change by analyzing multi temporal satelliteimages, gis and farmer registration system
ÖMÜR AYBİKE YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
ZiraatHarran ÜniversitesiToprak Bilimi ve Bitki Besleme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ALİ ÇULLU