dc.description.abstract | Hyperspectral images, by their very nature, provide a great deal of information about the
contents of an image. In this way, they open the way to reveal the evidences that cannot be
distinguished or detected properly by the analysis of single or 3-band images. Shots made
with hyperspectral cameras, which provide an information vector consisting of hundreds
of bands for each pixel, provide spectral analysis even in cases where spatial analysis of
the objects in the image is not possible or can be made very limited. Spectral separation of
objects or backgrounds that can resemble each other in color or shape is made possible
with hyperspectral imaging technology.
There are many approaches that can be tried to analyze hyperspectral images, to classify
the objects in their content using these images, or to detect a searched object. These
approaches can be shaped based on different methods, depending on whether there is a
preliminary information about the searched object, whether there is a rich data set on the
analysis of the problem, or whether the data acquisition conditions change based on
different parameters settings. For example, anomaly detection-based methods are used for
the detection of objects that are not known exactly but separated from the background,
while spectral signature matching-oriented methods can be used in cases where the
preliminary information about the sought object is provided.
v
In this thesis, studies for the detection and identification of trace amounts of chemical
substances placed at levels measured in nanograms (500ng -10000ng) on different
backgrounds are described. Many different difficulties are faced such as target and
background diversity, placement of the very small amount of target, using raw data without
any radiometric correction, change of light and target position. The solutions developed to
avoid these difficulties and to produce a robust algorithm are presented step by step. First
of all, when the raw radiance data taken from the sensor is examined, it is observed that the
background and target separation cannot be made well in raw data. For this reason, a
number of data conversion algorithms are applied for data rectification with different
operations on the received radiance data. Thus, target and background separation is
performed more successfully. Afterwards, various signature-based target detection
algorithms have been tried and the methods that produce successful results for the problem
that is the subject of this thesis have been revealed.
Solving the problem of detection and identification of chemicals requires creating an
algorithm that takes images and other necessary information as input and gives target type
and location information as output. Hence, creating score maps is not enough. Steps that
produce the necessary outputs by using relevant score maps are also needed. For this
purpose, post-processing algorithms that lead to more robust results are also part of the
work done in this thesis. These steps eliminate false alarms as much as possible.
In summary, a hybrid method called "Multiple Target Detection" has been developed by
using different spectral signature matching-oriented methods in the literature to solve the
above-mentioned problem. First, the hyperspectral image taken in the ultraviolet and near
infrared spectrum and the preprocessing steps (whitening and Savitzky-Golay filter)
applied to the target reference signatures sought in the image are detailed. Afterwards, the
applied hybrid detection method is explained in detail. A two-stage score map generation
algorithm based on cross-correlation and spectral information divergence algorithms is
described. Then information is given about the final processing steps, which include
conditions such as thresholding according to the score and selecting final detected areas by
connective pixel analysis for potential target clusters.
In addition to the “Multiple Target Detection” method, a method named POSTNET, which
provides the final processing steps applied on the previously obtained score maps with deep
learning, has been developed and presented in detail. In addition, the great contribution of
vi
the pre-processing steps applied to the hyperspectral data and the post-processing steps
applied after creation of score maps are emphasized. | tr_TR |
dc.description.ozet | Hiperspektral görüntüler doğası gereği sahip oldukları yüzlerce bant bilgisi sayesinde
içeriğindeki nesneler hakkında oldukça detaylı bilgi sağlar. Bu sayede tek ya da 3 bantlı
görüntülerin analizi ile ayırt edilemeyecek ya da sağlıklı bir şekilde tespit edilemeyecek
farklılıkların ortaya çıkarılmasının önü açılır. Her piksel için yüzlerce banttan oluşan bir
bilgi vektörü sağlayan hiperspektral kameralar ile yapılan çekimler görüntüdeki nesnelerin
uzamsal analizinin mümkün olmadığı ya da çok kısıtlı yapılabildiği durumlarda bile
spektral analiz imkânı sağlar. Hiperspektral görüntüleme teknolojisi ile renk ya da şekil
olarak birbirine benzeyebilen nesne ya da arka planların spektral olarak ayrışması mümkün
kılınır.
Hiperspektral görüntülerin analizi ve bu görüntüler kullanılarak içeriğindeki nesnelerin
sınıflandırılması ya da aranan bir nesnenin tespiti için denenebilecek birçok yaklaşım
mevcuttur. Bu yaklaşımlar aranan nesneye ait ön bilgi olup olmamasına, problemin
analizine dair zengin veri kümesine sahip olup olmamaya ya da veri çekim şartlarının ne
kadar farklı parametreye göre değişip değişmediğine göre farklı yöntemleri temel alarak
şekillenebilir. Örneğin ne olduğu tam olarak bilinmeyen ancak arka plandan ayrışmış
nesnelerin tespiti için anomali tespiti temelli yöntemler baz alınırken aranılan nesneye dair
ön bilginin sağlandığı durumlarda spektral imza eşleştirme odaklı yöntemler baz alınabilir.
ii
Bu tezde, farklı arka planlar üzerine nanogramlarla (500ng -10000ng) ölçülen seviyelerde
yerleştirilmiş eser miktarda kimyasal maddelerin tespiti ve teşhisi amacıyla yapılan
çalışmalar anlatılır. Hedef ve arka plan çeşitliliği, hedefin çok az miktarda olacak şekilde
yerleştirilmesi, kullanılan sensörün herhangi bir radyometrik düzeltme işlemi yapmadan
ham veri üretmesi, ışık ve hedefin konumunun değişebilmesi gibi birçok farklı zorluklar
ile karşılaşılmıştır. Bu zorlukların olabildiğince önüne geçerek gürbüz bir algoritma
üretebilmek için geliştirilen çözümler adım adım sunulmuştur. Öncelikle sensörden alınan
ham radyans veriler incelendiğinde bu ham verilerde arka plan ve hedef ayrımının iyi
yapılamadığı gözlenmiştir. Bu sebeple alınan radyans veriler üzerinde yapılan farklı
işlemler ile doğrultma amaçlı bir takım veri dönüşüm algoritmaları uygulanmıştır. Böylece
hedef ve arka plan ayrımı daha başarılı bir şekilde gerçekleştirilir. Daha sonra çeşitli imza
tabanlı hedef tespit algoritmaları denenerek bu teze konu olan problem için başarılı
sonuçlar üreten yöntemler ortaya çıkarılmıştır.
Kimyasal maddelerin tespiti ve teşhisi probleminin çözümü, girdi olarak görüntü ve gerekli
diğer bilgileri alıp çıktı olarak hedef tipi ve lokasyonu bilgisi veren bir algoritma yaratma
gerektirir. Bu yüzden skor haritalarını oluşturmak yeterli değildir. İlgili skor haritalarını
anlamlandırarak gerekli çıktıları üreten adımlara da ihtiyaç duyulur. Bu amaçla çeşitli son
işleme adımları da denenerek daha gürbüz sonuçlar almayı sağlayan son işleme
algoritmaları da bu tezde yapılan çalışmaların bir parçasıdır. Bu adımlar sayesinde yanlış
alarmlar olabildiğince elenir.
Özetle, yukarıda bahsi geçen problemin çözümü amaçlı literatürdeki farklı spektral imza
eşleştirme odaklı yöntemler kullanılarak “Çoklu Hedef Tespiti” isimli hibrit bir yöntem
geliştirilmiştir. İlk olarak ultraviyole ve yakın kızıl ötesi spektrumda çekilmiş hiperspektral
görüntü ve görüntüde aranan hedef referans imzalarına uygulanan ön işleme adımları
(beyazlatma ve Savitzky-Golay filtresi) detaylandırılmıştır. Sonrasında uygulanan hibrit
tespit yöntemi detayları ile aktarılmıştır. Çapraz ilintileme ve spektral imza ayrımı
algoritmaları temelli iki aşamalı bir skor haritası üretim algoritması anlatılmıştır. Daha
sonra skor haritalarını anlamlandırmak için skora göre eşikleme ve sonrasında potansiyel
hedef kümeleri için belirli bir eşik değerinden daha fazla sayıda piksel içerme gibi şartlar
içeren son işleme adımları hakkında bilgi verilmiştir.
“Çoklu Hedef Tespiti” yöntemine ek olarak, daha önce elde edilmiş skor haritaları üzerinde
uygulanan son işleme adımlarını derin öğrenme ile sağlayan POSTNET isimli yöntem
geliştirilmiş ve detaylarıyla sunulmuştur. Ayrıca hiperspektral veriye yapılan ön işleme
iii
adımlarının ve tespit sonrası yapılan son işleme adımlarının algoritma başarımına olan
büyük katkısı vurgulanmıştır. | tr_TR |