Hiperspektral görüntülerin farklı uzaylarda süperpiksel tabanlı spektral sınıflandırılması
Superpixel based spectral classification of hyperspectral images in different spaces
Yazar: SİNEM AYBÜKE ŞAKACI
Danışman: PROF. DR. SARP ERTÜRK
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu tez kapsamında, hiperspektral görüntüde süperpiksel tabanlı spektral sınıflandırma başarımı farklı uzaylar kullanılarak karşılaştırılmıştır. Geleneksel piksel tabanlı hiperspektral sınıflandırmada sadece piksele ait spektral bilgi kullanılmaktadır. Bunun aksine süperpiksel temelli hiperspektral sınıflandırma yaklaşımı hem piksele ait uzamsal bilgiyi hem de spektral bilgiyi içerir. Spektral ve uzamsal bilginin birlikte kullanımının sınıflandırma başarımını arttırdığı bilinmektedir. Bu tezde süperpiksel algoritmasına girdi olarak kullanılan farklı uzayların sınıflandırma başarımına etkisi üzerinde çalışılmıştır. Piksel temelli sınıflandırma için kullanılan veri setleri direkt olarak sınıflandırıcı girişine uygulanmıştır. Süperpiksel temelli sınıflandırma için RGB uzayı, LAB uzayı, PCA uzayı ve Spektral uzay kullanılmıştır. Sınıflandırma yöntemi olarak SVM kullanılmıştır. Süperpikselleri elde etmek için SLIC algoritması kullanılmıştır.

RGB uzayı, LAB uzayı, PCA uzayı ve Spektral alanı kullanan süperpiksel tabanlı sınıflandırmanın piksel tabanlı sınıflandırmaya göre daha yüksek sınıflandırma doğruluğu sağladığı görülmektedir. Yüksek sınıflandırma başarımı vermesi nedeniyle SLIC-LAB ve SLIC-PCA uzayları diğer uzaylara göre ön plana çıkmaktadır. SLIC-RGB ve SLIC-Spektral başarım sonuçları SLIC-LAB ve SLIC-PCA başarım sonuçlarına göre geride kalırken direkt SVM sonuçlarına göre ise başarım oranın arttığı görülmektedir.

Abstract:
In this thesis, superpixel-based spectral classification performance in hyperspectral image is compared using different spaces. In conventional pixel-wise HSI classification systems use only spectral information of the pixel. On the contrary, the superpixel-based hyperspectral classification approach involves both spatial information and spectral information of the pixel. It is known that the combination of spectral and spatial information enhance the accuracy of classification. In this study, the effect of the changes of spaces used as input to the superpixel algorithm on the classification performance is studied. Data sets used are applied directly to the classifier input for pixel-based classification. RGB space, LAB space, PCA space and Spectral space are used for superpixel based classification. SVM is used as the classification method. SLIC algorithm is used to obtain superpixels.

It is observed that superpixel based classification using the RGB space, LAB space, PCA space, and Spectral space gives higher classification accuracy than pixel-wise classification Due to its high classification performance, SLIC-LAB and SLIC-PCA spaces dominate the other spaces. SLIC-RGB and SLIC-Spectral performance results fall behind SLIC-LAB and SLIC-PCA performance results. The SLIC-RGB and SLIC-Spectral performance results are inferior to the SLIC-LAB and SLIC-PCA performance results, but the classification performance is higher than the direct SVM results.