Hiperspektral görüntülerin ayrıştırma temelli analizi
Unmixing based analysis of hyperspectral images
Yazar: BİLAL KOCAKUŞAKLAR
Danışman: YRD. DOÇ. DR. NİHAN KAHRAMAN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

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.

Abstract:
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.