Diferensiyel hiperspektral görüntüleme tekniği ile kimyasal madde tespit yöntemlerinin incelenmesi

Sunulan tez kapsamında, çeşitli kimyasal maddelerin farklı arka plan materyalleri üzerindeki diferansiyel spektral yansımaları için bazı sınıflandırma algoritmalarının hedef tespit performansları incelenmiştir. Çalışmada öncelikle, aktif bir kamera sistemi ile taşıyıcı kayış ile hareket eden farklı madde ve materyallerin farklı dalga boylarında toplanan yansımaları için normalize edilmiş diferansiyel spektral yansımaları bulunmuştur. Gürültülü olan bu yansımalar üzerinde Savitzky-Golay Filtresi, Hareketli Ortalama Filtresi, Gaussian Filtre ve Medyan Filtresi algoritmaları ile farklı parametrelerde filtreleme çalışmaları yapılmış ve sonuçlar incelenmiştir. Bu inceleme sonucunda seçilen filtre tipi ve parametre ile filtrelenmiş verilerin sınıflandırılması için 2 farklı kategoride sınıflandırma algoritması kullanılmıştır. Öznitelik tabanlı sınıflandırma kategorisindeki Destek Vektör Makineleri algoritması için öncelikle bir öznitelik çıkarma yöntemi olan Temel Bileşenler Analizi uygulanmıştır. Temel Bileşenler Analizi yöntemi ile seçilen öznitelikler için farklı parametreler ile Destek Vektör Makineleri uygulanmış ve en iyi performansı gösteren parametrelerle uygulanan Destek Vektör Makineleri sonuçları incelenmiştir. İmza tabanlı sınıflandırma kategorisinde ise Uyumlu Filtre ve Spektral Açı Eşleyici algoritmaları kullanılmıştır. Kullanılan bütün sınıflandırma algoritmalarının performansları karşılaştırılmış birbirine göre iyi ve kötü yanları incelenmiştir. Daha sonra, sınıflandırma algoritmalarının yanlış pozitif sayısını azaltarak performansını arttırmak amacıyla bu tez kapsamında geliştirilen son işleme algoritmaları kullanılmıştır. İlk olarak, her maddenin kendi kimyasal özelliklerine göre arka plan materyalinden bağımsız olarak belirli bir dalga boyu aralığında diferansiyel yansımada bir yükseliş ya da düşüş olduğu görülmüş ve bu bilginin kullanıldığı Eğim Eşikleme algoritması geliştirilmiştir. Sınıflandırma işleminden sonra, seçilen dalga boyu aralığındaki bu yükseliş veya düşüşün eğiminin belirli bir eşik değerinden yüksek olmasını sağlayan Eğim Eşikleme algoritması veri üzerinde uygulanmış ve beklendiği gibi doğru pozitif sayısında ciddi bir düşüş olmadan yanlış pozitif sayısının azaldığı gözlemlenmiştir. Bir diğer son işleme algoritması olan ve arka plan verileri üzerindeki az sayıdaki hatanın giderilmesini sağlayan Piksel Kaldırma algoritması da bu tez kapsamında geliştirilmiştir. Sonuç olarak, bu tezde diferansiyel hiperspektral görüntüleme tekniği ile kimyasal madde tespitinin yapılabileceği görülmüş ve bunu sağlayan farklı algoritmalar karşılaştırılmıştır.