Spektral Eşleştirme Yöntemleri Kullanarak Hiperspektral Görüntülerin Seyrek Gösterim Tabanlı Sınıflandırılması

Abstract

Seyrek gösterim tabanlı yaklaşımlar sinyal ve görüntü işleme alanlarında gösterdikleri performanstan dolayı son zamanlarda hiperspektral görüntüler üzerine de uygulanmaya başlanmış ve başarılı sonuçlar sağlanmıştır. Hiperspektal görüntü içerisindeki uzamsal bilginin de sınıflandırma işlemine dahil edilebilmesi için ortak seyrek gösterim sınıflandırıcı (OSGS) modeli geliştirilmiştir. Fakat bu modelde test pikseli etrafındaki sabit boyutlu bir pencere içerisindeki tüm komşu piksellerin ağırlık oranlarının eşit olduğu varsayılmaktadır. Özellikle de pencere boyutu arttıkça farklı sınıfa ait piksellerin sınıflandırma işlemine dahil olacağı düşünülürse hata payı artacaktır. Bu soruna bir çözüm üretebilmek için pencere içerisindeki merkez test pikseli ve her bir komşu piksele 3 adet spektral eşleştirme yöntemi uygulayıp OSGS ile birleştiren 3SE-OSGS metodu önerilmiştir. Eşleştirme yöntemlerinden elde edilen verilere ve eşik değerine göre ilgili komşu pikselin seçilmesi veya seçilmemesi sağlanmıştır.