Hiperspektral görüntülerde son elemanların ve katışım oranlarının hesaplanması
Finding endmembers and proportion values in hyperspectral image
Yazar: ERDİNÇ GÜNEŞ
Danışman: YRD. DOÇ. DR. SENİHA ESEN YÜKSEL
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2015
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Hiperspektral görüntüdeki son elemanların ve katışım oranlarının hesaplanması zor
bir işlemdir. Son eleman bulma algoritmaları, görüntüdeki son eleman sayısını olması
gerekenden az ya da fazla bulabilirler. Ayrıca görüntüdeki son eleman sayısı
daha önceden bilinse bile, son eleman bulma algoritmalarının bulduğu sonuçlar hatalı
olabilmektedir. Algoritmalar aynı sınıfı temsil eden birden fazla son eleman bulmaktadır
ve dolayısıyla bazı sınıfları temsil eden son elemanlar bulunamamaktadır.
Bu sorun hiperspektral görüntü katışımlarına ayrılırken hataya sebep olmaktadır.
Bu çalışmada SHARE-2012 AVON bölgesinde katışımlarına ayrıştırma deneyi verisi
kullanılmıştır. Görüntü sekiz parça kumaş ve kumaşları çevreleyen çimen ve asfalt
içerecek şekilde SHARE-2012 AVON verisinden kesilmiştir. PPI, VCA, N-FINDR,
ICE ve SPICE gibi en bilinen son eleman bulma algoritmaları kesilen görüntü üzerinde
test edilmiştir. Test edilen tüm algoritmalar, aynı sınıfa ait birden fazla son eleman
bulmuşlar ve bazı sınıfları temsil edecek son elemanları bulamamışlardır. Bu
yüzden N-FINDR algoritması baz alınarak tepe noktası gözeten N-FINDR adında bir
son eleman bulma algoritması geliştirilmiştir. Geliştirilen algoritma, görüntüdeki her
bir saf maddeyi temsil edecek bir son eleman bulmak için, ilk olarak aynı sınıfa ait
son elemanları gruplamakta ardından da her bir son eleman grubunu temsil edecek
bir son elemanı seçmektedir. Temel son eleman bulma algoritmaları ve geli¸stirilen
algoritmanın sonuçları sunulmuştur.

Abstract:
Finding the endmembers and proportion values in hyperspectral image is a challenging
task. Endmember extraction algorithms may over or underestimate the number
of endmembers in a given scene. Even if the number of endmembers in the scene
given to the algorithms, they may not find endmembers representing each pure
spectra uniquely. This problem hinders the performance of unmixing, resulting in
incorrect endmember proportion value estimates. In this work, SHARE-2012 AVON
data pertaining to the unmixing experiment is considered. The data was cropped
which includes only the eight pieces of clothes and portion of surrounding asphalt
and grass. This data was used to evaluate the performance of linear mixture model
based endmember extraction algorithms, namely PPI, VCA, N-FINDR, ICE and
SPICE. As a result, none of these algorithms found endmember spectra correctly.
All these algorithms generated multiple endmembers corresponding to the same
class or they completely missed some of the endmembers. For this reason, peak
aware N-FINDR algorithm was devised to group the endmembers of the same class
so as not to over-under estimate the true endmembers. Comparison of fundamental
endmember extraction algorithms and peak aware N-FINDR algorithm are demonstrated.