Kızılötesi görüntülerde hedef takibi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, ELEKTRONİK VE HABERLEŞME MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2017
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: BURAK ALPTEKİN
Danışman: Nihan Kahraman
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Kızılötesi hedef takibi, askeri hedef takibinin önemli bir parçasını oluşturur. Herhangi bir aydınlatma kaynağına ihtiyaç duymaz. Yayım yapmadan tespit imkânı sağladığı için kullanan taraf mevkisini karşı tarafa intişar etmez. Gelişen teknoloji ile maliyeti diğer askeri sistemlere nazaran düşüktür, boyutları küçüktür ve güvenilirliği yüksektir. Savaş gemilerinde, uçaklarda, zırhlı kara vasıtalarında kullanıldığı gibi küçük ve portatif modellerini personel üzerinde rahatlıkla taşıyabilir. Uzak mesafeden hedef takibi, gözetleme faaliyetinin kritik bir parçasıdır. Ancak uzak mesafeden elde edilen kızılötesi görüntü dizileri düşük kontrastlı, değişken aydınlatmalı ve yüksek arka plan gürültülü olur. Bunların ana sebepleri sönümleme, saçılma, türbülans ve sensör gürültüsüdür. Gürültü oranı belirli seviyenin üzerine çıktığında hedef takip yöntemleri işlevsiz kalır. Daha iyi hedef takibi için görüntünün iyileştirilmesine ihtiyaç duyulur. Gradyan minimizasyonu yöntemi ile görüntü yumuşatma ve frekansla ayarlanmış çarpıcı bölge tespiti metotları kızılötesi görüntü iyileştirmede başarılı olmuştur. Yöntemler arka plan gürültüsünü sönümler, hedefi belirginleştirir, uzamsal bilgilerini korur ve işlem yükünü azaltır. Bu yüzden yöntemler kızılötesi hedef takibinde önişleme adımları olarak kullanılmaktadır. Tez kapsamında, termal görüntülerde, farklı senaryolar altında güvenlik uygulamaları için uzak mesafelerde kullanılabilecek bir algoritma geliştirmek amaçlanmıştır. Kızılötesi görüntülerde hedef, kovaryans tanımlayıcı, farksal çekirdek kovaryans tanımlayıcı, geliştirilmiş çekirdek kovaryans tanımlayıcı ve kümülâtif dairesel şablon ile hedef takibi yapılmıştır. Son üç yöntem bu tez kapsamında geliştirilmiştir. Önerilen hedef takip algoritmalarının performansı, hedef hareketi, değişken arka plan, değişen boyut, cisimde açısal hareketler, duruş değişimi, gizlenme, benzer hedef tarafından engellenme vb. zorlukları içeren gerçek IR videolar ile test edilmektedir. Farksal çekirdek kovaryans tanımlayıcının başarılı olarak hedefi takip ettiği fakat yavaş olduğu tespit edilmiştir. Geliştirilmiş çekirdek kovaryans tanımlayıcı ve kümülâtif dairesel şablon yönteminin anlık hedef takibinde başarılı olduğu görülmüştür.