Hiperspektral görüntülerde gerçek zamanlı hedef tespiti
Real time target detection in hyperspectral images
Yazar: MURAT ŞİMŞEK
Danışman: DOÇ. DR. HAKKI ALPARSLAN ILGIN
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Hedef tespiti = Target detection ; Spektral çözünürlük = Spectral resolution ; Veri işleme = Data processing ; İndirgeme = Reduction

Özet:
Hiperspektral görüntüleyiciler farklı dalga boylarında maddelerden yansıyan veya soğurulan enerjinin yüksek spektral ve uzaysal çözünürlükle ölçülmesine imkân tanıyan görüntüleme sistemleridir. Materyallerin kimyasal ayak izi (spektral imza) sayesinde ayırt edilmesinde sağladığı benzersiz avantajlar dolayısıyla hiperspektral görüntüleyiciler, hedef tespiti, keşif ve gözetleme gibi birçok amaç için kullanılmaktadır. Hiperspektral görüntüler, üç boyutlu yüksek veri kapasitesine sahiptir. Bu görüntülerdeki büyük miktarda bilgi, işlem gereksinimleri açısından önemli zorluklar doğurmaktadır. Bundan dolayı hedef tespitinde kullanılamayacak gürültülü ve gereksiz bantları ortadan kaldırmak için bant indirgeme yöntemleri uygulanmaktadır. Bunlar, analiz için gerekli bilgileri korurken, gürültüyü ve gereksiz bilgileri ortadan kaldırarak verilerin karmaşıklığını azaltmaktadır. Bu sayede işlem karmaşıklığı azaltılabilir ve hedef tespit başarımı arttırılabilir. Diğer pasif elektro-optik sistemlerle elde edilen görüntülere kıyasla hiperspektral görüntülerin analizi yüksek işlem süreleri gerektirmektedir. Verinin işlenmesi aşamasında harcanan süre bir hedefin yer değiştirmesine veya bir tehdidin tespit edilememesine sebep olabilmektedir. Bundan dolayı gerçek zamanlı veri analizi çözümleri gerekmektedir. 
Bu tezde, gerçek zamanlı uygulamalarda kullanılabilecek, bir bant indirgeme yöntemi olan "SGO tabanlı Bant İndirgeme Yöntemi" ile yüksek hedef tespit başarımı ve düşük işlem süresine sahip "İlinti Tabanlı Hedef Tespit (İTHT) Yöntemi" önerilmektedir. Tez kapsamında son işleme adımı olarak çıkıntı geliştirme yöntemi kullanılmış olup elde edilen yüksek hedef tespit başarımı ve kısa işlemesine ek olarak hedefin belirginliği arttırılmıştır.

Abstract:
Hyperspectral imagers are imaging systems that allow the energy reflected or absorbed from materials at different wavelengths to be measured with high spectral and spatial resolution. Hyperspectral imagers are used for many purposes such as target detection, reconnaissance and surveillance, due to their unique advantages in distinguishing materials through their chemical footprint (spectral signature). Hyperspectral images have high three-dimensional data capacity. The large amount of information in these images poses significant challenges in terms of processing requirements. Therefore, band reduction methods are applied to eliminate noisy and unnecessary bands that cannot be used in target detection. These reduce the complexity of data by eliminating noise and redundant information, while preserving the information necessary for analysis. In this way, the complexity of the process can be reduced and the target detection performance can be increased. Analysis of hyperspectral images requires high processing times compared to images obtained with other passive electro-optical systems. The time spent in the processing of the data may cause a target to be relocated or a threat to be undetected. Therefore, real-time data analysis solutions are required.
In this thesis, "SGO-based Band Reduction Method", which can be used in real-time applications, and "Correlation-Based Target Detection Method" with high target detection performance and low processing time are proposed. In the scope of the thesis, the saliency enhancement method was used as the final processing step, and in addition to the high target detection performance and short processing, the clarity of the target was increased.