Uzun dalga kızılötesi hiperspektral görüntülerde hedef tespiti
Target detection from long-wave infrared hyperspectral images
Yazar: SEFA KÜÇÜK
Danışman: YRD. DOÇ. DR. SENİHA ESEN YÜKSEL
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2015
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Bu tez kapsamında, hiperspektral görüntülerde hedef bulmaya yönelik anomali tespiti ve uç eleman analizi konuları üzerine çalışmalar yapılmıştır. Anomali tespitinde amaç, veri hakkında herhangi bir önsel bilgi olmaksızın veri içerisinde çevresine göre farklılık gösteren noktaları tespit etmektir. Hiperspektral görüntü analizinde sıklıkla kullanılan Reed-Xiaoli (RX) algoritması, veride arka planı çok değişkenli bir Gauss dağılımı ile modeller ve bir test pikselinin bu modelden ne kadar uzaklaştığını hesap eder. 
Çalışmada, RX tabanlı altı anomali bulucu: Global RX, Yerel RX, RXD-UTD, Çift Pencereli RX, Alt Uzay RX ve Çekirdek RX uzun dalga kızılötesi (long-wave infrared - LWIR) hiperspektral verileri üzerinde uygulanmıştır. Anomali bulucuların başarımlarını etkileyen işlem yükü, gürültüye dayanım, parametre seçimi, pencere boyut etkisi gibi değişkenler kapsamlı bir şekilde incelenmiş, algoritma performansları ROC (Receiver Operating Characteristic) eğrileri kullanılarak karşılaştırılmıştır. 
Karşılaştırılan modelleme tabanlı altı anomali bulucu içerisinden, DWRX algoritmasının fazla işlem yükü gerektirmediği; az sayıda yanlış alarm üreterek hedef noktaları yüksek başarımla tespit ettiği görülmüştür. 

Arka plan modellemeye dayalı anomali bulucuların yanısıra, toprak yüzeyindeki farklılıkları tespit etmeye yarayan öznitelik tabanlı Reststrahlen oran tespit algoritması uzun dalga kızılötesi veriler üzerinde test edilmiştir.

Anomali tespiti sonrası oluşan yanlış alarmları azaltabilmek için, uç eleman analiz yöntemleri kullanılarak yanlış alarmlara sebebiyet veren uç elemanların bulunması hedeflenmiştir. Uç eleman analizi için ICE (Iterated Constrained Endmembers), SPICE (Sparsity Promoting Iterated Constrained Endmember) ve KİDDO (Kısıtlı İkinci Dereceden Denklemlerle Optimizasyon) algoritmaları kullanılmıştır. Basit eşikleme yöntemleriyle, anomali bulucuların ve uç eleman analiz algoritmalarının hedef tespitinde birbirlerine olan katkıları incelenmiş, yanlış alarmlar azaltılmaya çalışılmıştır. Tüm algoritmalar hem yapay hem de gerçek LWIR hiperspektral veriler üzerinde test edilmiştir.

Abstract:
In this thesis, target detection from hyperspectral images has been investigated using anomaly detection and endmember extraction. The aim of anomaly detection is to detect the deviations from the normal background behavior without any prior information about the data. In hyperspectral image analysis, Reed-Xiaoli (RX) algorithm is a commonly used anomaly detector. It first models the background as a multidimensional Gaussian distribution and then computes how much a test vector deviates from the background model. In this thesis, six different RX-based anomaly detectors, namely the global RX, local RX, dual window RX, subspace RX, kernel RX and the global RX combined with a uniform target detector have been tested on long-wave infrared (LWIR) hyperspectral images. Several factors such as parameter selection, resilience to noise, computational complexity, effect of window size have been examined and the detection performances have been compared based on ROC (Receiver Operating Characteristic) curves. When we consider that it is not time-consuming and generates less false alarms, DWRX is an outstanding detector among six model-based anomaly detectors.

Apart from the background model based anomaly detectors, a feature-based anomaly detector, specifically Reststrahlen ratio detector has been employed to detect anomalies on the earth surface.

In order to reduce the false alarms, three different endmember extraction algorithms, namely ICE (Iterated Constrained Endmembers), SPICE (Sparsity Promoting Iterated Constrained Endmember) and SPICEE (Sparse and Physically Correct Endmembers) have been used. The effect of basic thresholding methods on the performance of anomaly detection and endmember extraction algorithms are examined. All proposed methods have been tested on both synthetic and real LWIR hyperspectral data.