Hiperspektral bant görüntüleri kullanılarak füze izi tespiti ve arka plandan ayrılması
Detection of missile signature and seperation from background using hyperspectral band images
Yazar: KORAY YILMAZ
Danışman: PROF. DR. ZİYA TELATAR
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Boyut indirgeme = Reduction of dimensionality ; Elektronik harp sistemleri = Electronic warfare systems ; Füzeler = Missiles ; Hiperspektral görüntüleme = Hyperspectral imaging ; Kızılötesi = Infrared ; Sınıflandırma = Classification

Özet:
Bu tezde farklı koşullarda alınan 194 adet hiperspektral görüntü kullanılarak sınıflandırma işlemi yapılmıştır. Sınıflandırma için görüntülerde bulunan bulut, yeryüzü, füze, füze egzoz dumanı ve gökyüzü verileri kullanılmıştır. İlk olarak verilere normalizasyon işlemi uygulanmış ve tüm veriler 0 – 1 aralığına ölçeklendirilmiştir. Sonrasında her sınıf için farklı sayılarda veriler toplanarak referans veri seti oluşturulmuştur. Referans veri setine temel bileşenler analizi (PCA), bağımsız bileşenler analizi (ICA), maksimum gürültü oranı (MNF) ve sinir ağları (NN) yöntemleri kullanılarak boyut azaltımı işlemi uygulanmıştır. Boyutu azaltılan verilere Kırmızı/Mavi uç (Red/Blue Spike) oranı sınıflandırma doğruluğunu artırmak için öznitelik olarak eklenmiştir. Boyutu azaltılan verilerin bir kısmı SVM ve AdaBoost sınıflandırıcılarının eğitiminde kullanılmıştır. Eğitim aşamasında kullanılmayan veriler ise sınıflandırıcıların test aşamasında girdi olarak verilmiştir. Eğitilen sınıflandırıcılar kullanılarak 194 adet hiperspektral görüntü sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma aşamasında her sınıfa bir etiket değeri atanmış ve bu etiket değerine göre pikseller renklendirilmiştir. Elde edilen renklendirilmiş görüntüler hiperspektral görüntüler kullanılarak oluşturulan radyometrik görüntüler ile görsel olarak kıyaslanmıştır. Sınıflandırma algoritmalarının sonuçları alıcı işletim karakteristiği eğrileri (ROC curve), eğri altındaki alan (AUC) ve hata matrisleri gibi yöntemlere göre değerlendirilmiştir. Bu yöntem ile elde edilen incelemeler umut verici sonuçlar vermiştir.

Abstract:
In this thesis, classification are performed using 194 hyperspectral images taken on different days. For classification, cloud, ground, missile, plume and sky data in the images are used. Firstly, normalization process was applied to the data and all data were scaled to the range of 0 - 1. Afterwards, different numbers of data are collected for each class and a reference data set is created. The dimension reduction process is applied to the reference data set by using PCA, ICA, MNF and NN methods. The Red/Blue spike ratio is added as a feature to the reduced size data to increase the classification accuracy. Some of the reduced size data is used in the training of SVM and Adaboost classifiers. The data that is not used in the training is given as input in the testing phase of the classifiers. 194 hyperspectral images are classified using the trained classifiers. During classification, a label is assigned to each class and pixels are colored according to this label. The obtained colorized images are visually compared with the radiometric images created using hyperspectral images. The results of the classification algorithms are evaluated according to methods such as ROC, AUC and confusion matrices. The studies obtain with this method have yielded promising results.