Hiperspektral görüntü ve LiDAR verisinin koşullu rastgele alanlar yöntemi ile birleştirilmesi ve sınıflandırılması
Fusion and classification of hyperspectral images using conditional random fields
Yazar: HAKAN AYTAYLAN
Danışman: YRD. DOÇ. DR. SENİHA ESEN YÜKSEL
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Görüntü bölütleme = Image segmentation

Özet:
Son yıllarda, yüzlerce farklı frekanstan görüntü algılanabilmesine olanak sağlayan algılayıcıların geliştirilmesi ile, hızlı işlemciler ve geniş hafıza alanlarının da yardımıyla, görüntü işleme teknolojilerindeki araştırmalar hız kazanmıştır. Yapılan araştırmaların bir kısmı, yüzlerce farklı frekanstan alınan görüntülerden oluşan hiperspektral görüntülerde (HSG) bulunan nesnelerin anlamsal bölütlemesi alanlarında yoğunlaşmaktadır. Yine farklı bir algılama teknolojisi olan Işık ile Algılama ve Mesafe Tayını (Light Detection and Ranging - LiDAR), uzaktaki nesnelerin mesafeleri ölçülebilmesine olanak sağlamaktadır. Bu sayede örneğin, yeryüzündeki şekillerin veya insan yapımı nesnelerin üç boyutlu görüntüsü çıkarılabilmektedir.
Bu tez ile, HSG ve LiDAR ile elde edilen verilerin birleştirilmesi vasıtasıyla, bir anlamsal bölütleme işlemindeki genel başarım oranının arttırılması amaçlanmaktadır. Birleştirme işlemi, yine son yıllarda oldukça revaçta olan Markov Rastgele Alanları (MRA) ve Koşullu Rastgele Alanlar (KRA) konularında yıllardır yapılan bilimsel araştırmaların yardımı ile yapılmıştır. Bahsedilen iki konu başlığında önerilen enerji modellerinden yola çıkılarak, tekil ve çiftli enerji terimleri, görüntünün işlenmesi ile elde edilmiştir. Tekil enerji terimi, görüntünün spektral bilgisini tanımlamaktadır. Bu terimin elde edilmesinde iki farklı sınıflandırıcı (Olasılıksal Destek Vektör Makineleri ve Alt Uzay 
Çokterimli Lojistik Regresyonu) kullanılmış ve karşılaştırılmıştır. Çiftli terim ise görüntü piksellerinin birbiri ile olan uzaysal bağıntısını tanımlamaktadır. 
Yapılan çalışmada bu iki terim için de yeni birer enerji denklemi önerilmekte ve bu enerji denklemlerinin minimizasyonu için ise, Çizge-Kesit ve Ortalama Alan Kestirimi yöntemleri kullanılmıştır. Önerilen enerji denklemleri gerçek bir veri kümesi üzerinde test edilmiş ve elde edilen sonuçlar bu alanda daha önce yapılan çalışmalar ile karşılaştırılmıştır.

Abstract:
With the advances in sensor technology and widespread usage of fast processors and large memories in computing in the recent years; research in computer image processing is in acceleration. Some of these researches are focused on semantic segmentation of hyperspectral images (HSI), which consist of images captured from hundreds of different frequencies. Thanks to another remote sensing technology called Light Detection and Ranging (LiDAR), the measurement of distances between objects can be remotely achieved. For example, producing three dimensional models of terrain or human-made objects on the surface of the earth is possible with the help of LiDAR.
The goal of this thesis is, through the fusion of data acquired from HSI and LiDAR images, to improve the overall accuracy in a semantic segmentation task. Fusion process is done with the help of years of research that are done in the topics of Markov Random Fields (MRF) and Conditional Random Fields (CRF). Based on the energy models proposed by these two approaches, unary and pairwise energy terms are obtained by means of several image processing methods. The unary term defines the spectral properties of an image. This information is extracted with the use of two different classifiers which are named Probabilistic Support Vector Machines (pSVM) and Sub-Space Multinomial Logistic Regression (MLRSub). The pairwise term on the other hand defines the spatial properties of the image pixels in hand. Novel energy functions for unary and pairwise terms are proposed in this work. These energy functions are minimized via Graph-Cuts and Mean Field Approximation methods separately. The proposed energy terms are also tested on real world datasets and compared against well-known methods in this area of expertise.