Hiperspektral imgelerde arka planın normal olmayan dağılımlar ile modellenmesi ve anomali tespiti
Background modeling with non-normal distributions in hyperspectral images and anomaly detection
- Tez No: 767348
- Danışmanlar: PROF. DR. KORAY KAYABOL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gebze Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 65
Özet
Anomaliye sahip pikseller hiperspektral imgelerin arka plan dağılımından farklı özellik gösteren pikseller olarak tanımlanabilir. Bu tez kapsamında hiperspektral imgelerdeki arka planın normal olmayan dağılımlar ile modellenmesi ve bu modele uymayan piksellerin istatistiksel olarak kestirilmesi amaçlanmıştır. Anomali tespiti hiperspektral imge (HSI) ve bu imgenin üretici çekişmeli ağlarla (GAN: generative adversarial network) üretilmiş versiyonu arasındaki geri çatma hata haritası (reconstruction error map, REM) üzerinden yapılmaktadır. Arka plan parametre kestirimi için çeşitli dağılımlar değişimsel Bayes yöntemiyle formüle edilmekte ve bu formülasyon sonucunda kestirim denklemi çıkarılmaktadır. Çalışmada genelleştirilmiş ters Gauss dağılımının (GIG: generalized inverse Gaussian distribution) özel durumları olan çok-değişkenli Laplace dağılımı (MVL: multivariate Laplace-distribution), çok-değişkenli Öğrenci'nin t dağılımı (MVSt: multivariate Student's t-distribution), çok-değişkenli Jeffrey'nin dağılımı (MVJ: multivariate Jeffrey's-distribution) ve çok-değişkenli çarpık-t dağılımının (multivariate skewed t-distribution) yanında çok-değişkenli Cauchy dağılımı (MVC: multivariate Cauchy distribution) ile arka plan modellenmektedir. Kestirilen parametreler ile her dağılım modeli için belirlenen tespit fonksiyonu üzerinden karar eşik değerini geçen pikseller anomali olarak sınıflandırılmaktadır. Hiperspektral imge üzerindeki anomalinin tespiti için imgedeki frekans bandının bütününün kullanıldığı global yöntem kullanılmıştır. Anomali tespitinde performans değerlendirme kriteri olarak ROC (receiver operating characteristic) eğrisi altında kalan alan (area under the ROC curve, AUC) ve FAR@100% tespit metriği kullanılmaktadır. Uygulanan yöntemler literatürde daha önceden yer alan gerçek veri kümelerinde test edilmiş olan çok değişkenli normal dağılım (MVN: multivariate normal distribution), RX (Reed-Xiaoli) ve LRASR (Low-Rank and Sparse Representation) yöntemleri ile karşılaştırılmış ve veri setlerinin çoğunda önerilen yöntemler daha başarılı sonuçlar göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Pixels with anomaly can be defined as pixels that show different characteristics from the background distribution of hyperspectral images. The aim of this thesis is to model the backgrounds in hyperspectral images with non-Gaussian distributions and to predict those that do not fit this model as anomaly pixels. Anomaly detection is performed using the reconstruction error map (REM) between the hyperspectral image (HSI) and its generated version by generative adversarial networks (GANs). For the background parameter estimation, various distributions are formulated with the variational Bayesian method, and the estimation equation is derived as a result of this formulation. In the study, the background modelled is the multivariate Laplace distribution (MVL), multivariate Student's t distribution (MVSt), multivariate Jeffrey's-distribution (MVJ) and multivariate skewed t-distribution (MVSkt) which are special cases of the generalized inverse Gaussian distribution (GIG) and multivariate Cauchy distribution (MVC). Pixels that exceed the decision threshold value over the detection function determined for each distribution model with the estimated parameters are classified as anomaly. In order to detect the anomaly on the hyperspectral image, the global method in which the entire frequency band is used. The area under the ROC curve (AUC) and the FAR@100% detection metric are used as performance evaluation criteria in the detection of anomaly. The applied methods were compared with the multivariate normal distribution (MVN), RX (Reed-Xiaoli) and LRASR (Low Rank and Sparse Representation) methods that had been tried on real data sets before in the literature, and more successful results were obtained.
Benzer Tezler
- Olasılıksal alt-uzay yöntemleri ile hiperspektral imgelerde anomali saptama
Anomaly detection in hyperspectral images with probabilistic sub-space methods
NUR ALABUĞA
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGebze Teknik ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KORAY KAYABOL
- Hiperspektral imgelerde anomali saptama için istatistiksel yöntemler
Statistical methods for anomaly detection in hyperspectral images
SERTAÇ ARISOY
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGebze Teknik ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KORAY KAYABOL
- Hiperspektral görüntülerde anomali saptama için arka plan çıkarımı
Background extraction for anomaly detection in hyperspectral images
YUNUS EMRE ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGebze Teknik ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KORAY KAYABOL
- Hiperspektral imgelerin izge-uzamsal sınıflandırılması için olasılıksal modeller
Probabilistic models for spectral-spatial classification of hyperspectral images
SEZER KUTLUK
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN AKAN
DOÇ. DR. KORAY KAYABOL
- Hyperspectral image compression using graph signal processingand wavelet-based spectral decorrelation
Çizge işaret işleme ve dalgacık tabanlı izge lıntısızleştırmeye spektral dekorelasyon dayalıhiperspektral imge sıkıştırma
INDRIT NALLBANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN