Gürültü gidermenin hiperspektral görüntü değişim tespitine etkisi
Influence of noise reduction on hyperspectral image change detection accuracy
Yazar: EKRAM HUSSIEN MOHAMMED
Danışman: PROF. DR. SARP ERTÜRK
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Bu çalışmanın amacı, hiperspektral görüntülerin, gürültü giderme yöntemi kullanılarak ve gürültü giderme yöntemi kullanılmadan, hiperspektral görüntü değişim tespitinin performansını incelemektir. Bu arada, hiperspektral uzaktan algılama alanında, değişim tespiti ve gürültü giderme yönteminin  ilgi alanı günden güne artmaktadır. 
Değişim tespiti, aynı hedef bölgeden farklı zamanlarda elde edilen görüntüler arasındaki ilginç değişikliklerin belirlenmesi işlemini ifade eder. Görüntüdeki ilginç değişiklikler, esas olarak malzeme yansımasındaki değişiklikler, sahnedeki piksellerle ilişkili olarak, sahne içerisine giren veya çıkan nesneler nedeniyle oluşmaktadır. Değişim tespiti sorununu karmaşık hale getiren başka faktörler de vardır. Bu faktörler içinde gürültü giderme klasik bir sorundur çünkü görüntüler genellikle farklı gürültü türleriyle bozulmaktadır. Değişim tespiti zorlukları incelerken, görüntü gürültüsü giderme yöntemi, görüntü işleme alanındaki temel zorluklardan biridir.
Bu çalışmanın esas amacı hiperspektral görüntüler (HSI) için gürültü giderme yöntemi kullanarak ve gürültü giderme yöntemi kullanmadan farklı nedenlerden dolayı oluşabilecek değişiklikleri tespit etmektir ve performansını analiz etmektir
Bu tez çalışmasında incelenen yöntemler, ana araç olarak MATLAB yazılımını uygulayarak gürültü azaltma yöntemi olarak Genelleştirilmiş Sentez (GSP) ve Analiz Öncesi (GAP) algoritmalar ve değişiklik algılama yöntemi olarak değişim vektör analizini (CVA) içermektedir.

Anahtar Kelimeler: Değişim Vektör Analizi (CVA), Genelleştirilmiş Analiz Öncesi (GAP), Genelleştirilmiş Sentez Öncesi (GSP), Gürültü Giderme, Hiperspektral Görüntüleme (HSI).

Abstract:
Purpose of this work is study a performance of change detection with and without noise reduction method for hyperspectral images. Meanwhile, in the field of hyperspectral remote sensing, change detection becomes a day to day area of interest. 
As change detection refers the process of identifying interesting changes that occur to a spatial area over which imagery has been collected on multiple and different times. Interesting changes in imagery mainly related to changes in material reflectance associated with pixels in the scene, due to objects entering or leaving the scene, there are other factors also have in complicating the problem of change detection.  Within these factors, image noise reduction is a classical problem as images are often corrupted by different kinds of noises. In addressing these change detection difficulties, image noise reduction is one of the fundamental challenges in the field of image processing. 
The main objectives of this study are detect changes in hyperspectral image (HSI) that may occur due to different natural disasters by using noise reduction method and without noise reduction method and analyse the performance of change detection with both condition.
The methods studied in this thesis include Generalized Synthesis (GSP) and Analysis Prior (GAP) Algorithms as noise reduction method and change vector analysis (CVA) as the change detection method by implementing MATLAB software as a main tool.

Keywords: Change Vector Analysis (CVA), General Analysis Prior (GAP), Generalized Synthesis (GSP), Noise Reduction, Hyperspectral Imaging (HSI).