Seyrek hiperspektral karışım giderimi için çizge düzenli bolluk tahmini ve sözlük budama yaklaşımı
Graph regularized based abundance estimation and dictionary pruning approach for sparse hyperspectral unmixing
Yazar: SEFA KÜÇÜK
Danışman: DOÇ. DR. SENİHA ESEN YÜKSEL ERDEM
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Yarı-kör hiperspektral karışım giderimi bu doktora tezinin ana konusunu oluşturmaktadır. Karışım giderimi alanına yeni bir bakış açısı kazandıran, seyrek karışım giderimi olarak da adlandırılan yarı-kör hiperspektral karışım giderimi, son on yılda elde edilen tatmin edici sonuçlarla oldukça popüler bir yöntem haline gelmiştir. Seyrek karışım gideriminde, malzemelere ait spektral imzalardan oluşan bir sözlük önsel bir bilgi olarak seyrek bağlanım tekniklerine verilerek sahnedeki bilinmeyen bolluk değerlerinin kestirilmesi hedeflenmektedir. Bu tez kapsamında, bolluk değerlerinin kestirimini iyileştirmek için hiperspektral görüntülerin kendilerine has yapısını dikkate alan bir çizge Laplacian  düzenleyicili karışım giderimi yöntemi sunulmuştur. Benzeşim matrisleri, 
uzamsal-bağlamsal yakınlığa ve spektral benzerliğe sahip piksellerin yüksek istatistiksel bağımlılık göstereceği gerçeğinden yararlanmak amacıyla noktasal karşılıklı bilgi kullanılarak elde edilmiştir. Ayrıca, önerilen karışım giderimi formülasyonuna çifte yeniden ağırlıklandırılmış seyrek düzenleyici eklenerek kestirilecek bolluk vektörlerinin seyrekleşmesi amaçlanmıştır.

Bir spektral malzeme kütüphanesi yüzlerce spektral imzadan oluşabilmektedir. Kütüphanelerin yüksek boyutluluğu, seyrek karışım giderimi algoritmalarının performansını güçlü bir şekilde sınırlamaktadır. Seyrek karışım giderimi yöntemlerinin bolluk değerlerini daha doğru bir şekilde kestirmek ve ihtiyaç duydukları hesaplama sürelerini kısaltmak için bu tez kapsamında ayrıca bir sözlük budama yaklaşımı önerilmiştir.
Önerilen budama yöntemi, sözlük üyelerinin niceliksel  olarak değerlendirilmesine dayanmaktadır.
Her bir sözlük elemanının göreceli önemini nicel olarak belirleyebilmek için ihmal edilebilir bir hesaplama maliyetine sahip olan toplam fayda metriği kullanılmıştır.

Önerilen yöntemlerin etkinliği, farklı veri kümeleri üzerinde literatürde kendini kanıtlamış yöntemlerle kapsamlı karşılaştırmaları yapılarak gösterilmiştir.

Abstract:
The main focus of this dissertation is semi-blind hyperspectral unmixing. Semi-blind hyperspectral unmixing, also called sparse unmixing, has opened a new direction to the field of spectral unmixing and has become a very popular technique with promising results over the last decade. In sparse unmixing, the spectral library is given beforehand as prior information to estimate unknown abundances in the scene by sparse regression techniques. In this dissertation, a graph Laplacian regularized unmixing method is proposed that can manipulate the latent structure of hyperspectral images to improve the estimation of abundances. Affinity matrices are constructed by using pointwise mutual information to exploit the fact that pixels with spatial-contextual proximity and spectral similarity exhibit high statistical dependencies. Furthermore, a double reweighted sparse regularizer is used to impose sparsity on the estimated abundances.
		
A spectral library of materials can be huge in size (e.g. can contain hundreds of material signatures) and this limits the performance of sparse unmixing methods. To boost the performance of sparse unmixing methods, making them more accurate and time-efficient, a dictionary pruning framework is also proposed within the scope of this dissertation.
The proposed pruning approach is based on quantitative assessment of the dictionary elements.
The total utility metric, which has a negligible computational cost, is used to figure out the relative influence of each dictionary member.

The effectiveness of the proposed methods is demonstrated by providing extensive comparisons with well-known approaches in the literature using different types of data sets.