Kızılötesi görüntülerde hedef takibi

Abstract

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.

An infrared target tracking composes important part of the military target tracking. It does not need any lighting source. Because it allows detection without lighting, the employer does not intervene. With the developing technology, cost is lower than other military systems, dimensions are small and reliability is high. It is used on war ships, aircraft and armored ground vehicles. It can easily carry small and portable models on staff. Remote infrared target tracking is a crucial element for surveillance. However, long-range captured IR image sequences generally have poor contrast, variable illumination, and high background clutter. Their main causes are absorbing, scattering, turbulence and sensor noise. When the noise ratio is above a certain level, the target tracking methods become ineffective. For better target tracking, visual enhancement is needed. Gradient minimization based image smoothing and frequency-tuned salient region detection methods have been successful in infrared imaging. The methods dampen background noise, sharpen the target, maintain spatial information, and reduce the processing load. Due to these reasons, they are suitable to be used as a preprocess tracking the infrared target. Within the scope of the thesis, it is aimed to develop an algorithm which can be used in remote scenes for safety applications under different scenarios in thermal images. Target tracking with covariance descriptor, differential kernel covariance descriptor, modified robust kernel covariance descriptor and cumulative circular template in infrared image sequence. The last three methods have been developed within the scope of the thesis. The performance of the proposed target tracking algorithms is tested with real IR videos containing difficulties such as target movement, variable background, varable size, angular movements in the object, change of posture, concealment etc.It has been reported that differential kernel covariance descriptor succeeded in following the target but slowly. It is seen that modified robust kernel covariance descriptor and cumulative circular template succeeded in following the target.