Hiperspektral görüntüler için uzamsal yaklaşımlar
Spatial approaches for hyperspectral images
Yazar: ALP ERTÜRK
Danışman: DOÇ. DR. MEHMET KEMAL GÜLLÜ
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2013
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Hiperspektral görüntüler içerdikleri yüksek miktardaki spektral bilgi sayesinde sınıflandırma, tespit ve tanıma gibi görüntü işleme işlevlerinin standart görüntülere göre çok daha başarılı olarak gerçekleştirilebilmesini sağlamaktadır. Ancak hiperspektral görüntülerde, yüksek spektral çözünürlüğe rağmen, özellikle uydu sistemlerinde, platform veri saklama kapasitesi ve yer istasyonuna veri iletimi bant-genişliği gibi konulardaki teknik kısıtlamalardan dolayı, uzamsal çözünürlük genellikle düşüktür. Uzamsal çözünürlüğün yetersiz olduğu durumlarda, görüntüdeki piksellerin spektral yanıtı tek materyale ait olmamakta, son eleman adı verilen saf materyal spektrumlarının karışımı durumunda olmaktadır. Son eleman çıkarımı ve spektral karışım analizi için geliştirilen özgün yaklaşımlar ve başarım arttırma çalışmaları, hiperspektral görüntü işleme alanında son yıllarda en gündemde olan araştırma konuları haline gelmiştir.
Ancak son eleman analizi ve spektral karışım analizi yöntemlerinin çoğu, sınıflandırma ve tespit yöntemlerinde de olduğu gibi, spektral özelliklere dayanmaktadır ve uzamsal bilgiyi ihmal etmektedir. Bu durum, elde edilebilecek başarıyı kısıtlamaktadır. Bu tez kapsamında üzerine odaklanılmış olan iki bağlantılı konudan biri, hiperspektral görüntülerde son eleman çıkarımı, spektral karışım analizi ve sınıflandırma işlemlerinin uzamsal işleme kullanılarak başarımlarının artırılmasıdır.
Tez kapsamında çalışılan diğer konu ise hiperspektral görüntülerin uzamsal çözünürlüklerinin arttırılmasıdır. Son eleman analizi ve spektral karışım analizi ile piksel altı seviyesinde bilgi edinmekle birlikte, verinin uzamsal çözünürlüğü gerçek anlamda artırılmamaktadır. Görüntü işleme alanında uzamsal çözünürlüğün artırılması için en sık kullanılan yaklaşım olan, yüksek uzamsal çözünürlüklü bir görüntü ile kaynaştırma yaklaşımı ise hiperspektral görüntü ile aynı bölgeden aynı zamanda / koşullarda elde edilmiş yüksek çözünürlüklü ayrı bir görüntü gereksinimi yüzünden kısıtlı uygulamaya sahiptir. Bu yüzden, bu tez kapsamında hiperspektral verilerin uzamsal çözünürlüklerinin ek bir görüntü kullanılmadan artırılması üzerinde çalışılmıştır.

Abstract:
Hyperspectral images, with the large amount of spectral information they contain, provide increased capability of image processing tasks such as classification, detection, and recognition with respect to standard images. However, in hyperspectral images, despite high spectral resolution, spatial resolution is generally low, especially in satellite systems, due to technical limitations such as platform data storing capacity and ground station data transfer bandwidth. When the spatial resolution is inadequate, the spectral responses of pixels do not belong to a single material, but are a mixture of pure material spectrums, called endmembers. Novel approaches and performance enhancing studies developed for endmember extraction and spectral mixture analysis have become the prominent research subjects in hyperspectral image processing field, in recent years.
Nevertheless, similar to classification and detection methods, most endmember extraction and spectral mixture analysis methods rely on spectral properties and disregard spatial information. This situation limits the performance that can be achieved. One of the two related topics focused on within the scope of this thesis is enhancing the performance of endmember extraction, spectral mixture analysis and classification processes by utilizing spatial information.
The other subject studied in the scope of this thesis is spatial resolution enhancement of hyperspectral images. While sub-pixel level information is acquired with endmember extraction and spectral mixture analysis, spatial resolution of the data is not enhanced in real terms. The most commonly used approach to increase spatial resolution in image processing field, fusion with a high spatial resolution image, has limited applicability due to the need for a high spatial resolution image of the same location, acquired in the same time / conditions as the hyperspectral image. Therefore, within the scope of this thesis, spatial resolution enhancement of hyperspectral images without using an additional image is studied.