Hiperspektral görüntülerde hedef tespit algoritmalarının karşılaştırılması ve kaynaştırılması
A comparative analysis and fusion of target detection algorithms in hyperspectral images
Yazar: AHMET KARAKAYA
Danışman: YRD. DOÇ. DR. SENİHA ESEN YÜKSEL
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Hiperspektral görüntülemenin en önemli uygulamalarından birisi havadan görüntülemesi yapılan bölgede bulunan küçük hedeflerin tespit edilmesidir. Yapılan bu tez çalışmasında, anomali ve imza tabanlı hedef tespitinde kullanılan yöntemlerin yarı piksel hedefleri tespit kabiliyetlerinin karşılaştırılması ve kaynaştırılmasıyla, algoritmalarda elde edilen sonuçların geliştirilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla anomali tespitinde kullanılan üç yöntem ve imza tabanlı hedef tespitinde kullanılan sekiz yöntem test edilmiş ve aralarında kıyaslama yapılmıştır. 
Anomali tespitinde RX, DİFDET ve MAXMİN algoritmaları; imza tabanlı hedef tespitinde GLRT, CEM, ACE, İşaretli ACE, AMSD, OSP ve HUD algoritmaları kullanılmıştır. Bu algoritmalar, içerisinde dokuz adet hedef bulunan ve hedeflerin spektral imzalarının da bilindiği Chooke City verisi üzerinde test edilmiştir. Elde edilen sonuçlar ROC eğrileri ve optimum eşik değeri için yanlış alarm sayılarının bulunduğu tablolar ile gösterilmiştir. İmza tabanlı hedef tespit yöntemlerinden AMSD, CEM ve İşaretli ACE algoritmalarının genellikle farklı bölgeleri yanlış alarm olarak sınıflandırdığı ve bu algoritmaların genel olarak başarılı sonuçlar verdikleri görülmüştür. Bu üç imza tabanlı hedef tespit algoritmasının kaynaştırılması ile yanlış alarm oranlarının azaltılması amaçlanmıştır. Belirtilen imza tabanlı hedef tespit yöntemleri ile anomali tespitinde en iyi performansı gösteren yöntem olan RX yönteminin kaynaştırmaları yapılmıştır. Algoritmaların kaynaştırılmasında MFF, Toplam, Çarpım, CEM-AMSD hibritleşmesi ve İşaretli ACE-CEM hibritleşmesi yöntemleri kullanılmıştır.
Anomali tespitinde kullanılan yöntemler içerisinde RX yönteminin, DİFDET ve MAXMİN yöntemlerine göre daha iyi performans gösterdiği, fakat çalışma süresinin çok daha uzun olduğu görülmüştür. Hiçbir hedef tespit algoritması bütün hedeflerde ve bütün koşullarda yüzde yüz sonuç vermemektedir. İmza tabanlı hedef tespit algoritmaları içerisinde AMSD algoritması genel olarak diğer algoritmalardan daha iyi performans göstermiştir. AMSD algoritması dokuz hedeften yedi tanesinde en iyi performans gösteren algoritmalar arasında yer almaktadır. İşaretli ACE, CEM ve AMSD yöntemlerinin kaynaştırılması ile hedef tespit performansının artırılabileceği gözlenmiştir. MFF ve Toplam yöntemleri ile yapılan kaynaştırmalarda sonuçların genellikle kaynaştırılan algoritmalardan daha iyi olana yakın olacak şekilde daha iyi performans gösterdiği ya da kaynaştırılan tüm algoritmalardan daha iyi olduğu görülmüştür.

Abstract:
One of the most important applications in hyperspectral imaging is the detection of small targets from the images collected with air-borne sensors. The aim of this thesis is to compare the anomaly and signature-based target detection methods for subpixel targets, and to improve their detection capabilities via fusion. For this purpose, three anomaly detection methods and eight signature based target detection methods have been tested and compared. 
RX, DIFDET and MAXMIN algorithms have been used for anomaly detection; GLRT, CEM, ACE, Signed ACE, AMSD, OSP and HUD algorithms have been used for signature-based target detection. These algorithms have been tested on the Chooke City dataset, which inclues nine targets with known spectral signatures. The results are reported with ROC plots and tables, which show the false alarm rates for optimum threshold values.
In general CEM, Signed ACE and AMSD algorithms generally give successfull results and may give false alarms in different spatial locations. Therefore, this studys aims to decrease the false alarm rates by fusing these three algorithms. For this purpose, the specified signature-based target detection methods have been fused with the RX algorithm, which has the best performance among the anomaly detection algorithms considered in this study. For fusion, MFF, Summation, Multiplication, CEM-AMSD hybridisation and  Signed ACE-CEM hybridisation methods have been used.
Among the methods considered for anomaly detection, RX has shown better performance with respect to MAXMIN and DIFDET methods but it has a longer processing time. None of target detection algorithms has shown hundred percent detection ability for all conditions and all targets. However, AMSD has generally shown better performance between signature based target detection methods. It can be said to have the best target detection performance for seven of nine targets. Target detection performance can be increased with the fusion of ACE, CEM and AMSD methods. Results of the fusion using MFF and Summation methods are generally closer to the better algorithm or better than all the algorithms fused.