Forward-looking long-wave infrared image based pre-screener for landmine detection

Abstract

Kızılötesi görüntüleme sivil ve askeri alanlarda sıkça kullanılmaktadır. Gömülü patlayıcılar hem siviller hem de askerler için oldukça önemli tehditlerdir. Mayın tespitindeki amaç, mayın yüzeyi ve toprak arasındaki yansıyan/saçılan ısıl radyasyon farklılığına bağlı oluşan anomalileri tespit etmektir.Bu tezde, farklı tiplerde anomali tespit algoritmaları incelendi ve belirli durumlar altında bu tekniklerin mayın tespiti için uygulanabilirliği analiz edildi. Ek olarak, algoritma parametrelerinin etkileri karşılaştırıldı ve tespit doğruluğunu arttırmak için optimum hale getirildi. Ayrıca, Yanlış Hata Oranını azaltmak için algoritmaların birleşimi uygulandı. Çevresel faktörelerin İleriye Bakan Kızlötesi görüntü kaydı üzerinde olan etkilerini yasıtmak için ayrıca deneysel test düzeneği hazırladık. Toprak ve mayın çeşitliliği bu düzenekte incelendi. Son olarak, tespit edilmiş tüm anomaliler olası mayın göstergesi olarak yerel koordinat düzlemine aktarıldı.

Infrared imagery is widely used in many applications in both civilian and military areas. In landmine detection, the goal is to detect the anomalies between mine surface and soil from variation of reflected/emitted thermal radiation. In this thesis, various types of anomaly detection techniques of IR are investigated and the feasibility of these techniques for use in landmine detection is analysed. Additionally, effects of parameters for algorithms are compared and the parameters are optimized for increasing detection accuracy. Furthermore, fusion of the algorithms is performed to reduce False Alarm Rate (FAR). We also prepare an experimental setup to reflect the effects of environmental changes on FLIR imagery recording. Soil and various types of landmine mock-ups are also examined in this setup. Finally, all anomalies are mapped into local coordinate space for indicating possible landmines locations.