Yandan taramalı sonar imgelerinin işlenmesi

Abstract

Akustik yöntemler, ses dalgalarının deniz içerisinde hızlı ve iyi şekilde yayılması nedeniyle deniz tabanı ve tabandaki cisimlerin tanınması ve sınıflandırılmasında başarılı bir şekilde kullanılmaktadır. Deniz tabanında mevcut nesnelerin tanınması ve sınıflandırılması için Yandan Taramalı Sonar (YTS) sisteminden elde edilen veriler, yorumlama aşamasına gelinceye kadar gerekli düzeltme işlemlerine tabi tutulmaktadır. YTS imgelerinde; dümen gürültüsü, pervane etkisi, deniz yüzeyindeki dalgalar, deniz canlıları, gemi rotasının değişmesi, deniz tabanındaki tepe ve çukurlardan kaynaklanabilen birçok imge bozucu faktör bulunmaktadır. Gürültüleri asgari seviyeye indirebilmek için imgelere ortanca, faz korumalı gürültü giderimi (FKGG) ve Wiener süzgeçleme teknikleri gibi değişik gürültü azaltma algoritmaları uygulanmıştır. Bu tez kapsamında özellikle kenar belirleme işlemleri uygulanacak imgeler için FKGG`nin daha kullanışlı bir süzgeçleme yöntemi olduğu değerlendirilmektedir. Gürültü giderimi uygulanan cisme ait imge ve gölgeleri belirgin hale getirebilecek çeşitli tip ve boyutlarda yapı elemanı ile birlikte matematiksel morfolojik (MM) işlemler uygulanmıştır. MM işlemlerle tasarlanmış bir katlı algılayıcı incelenmiş, bu algılayıcı ile ilgili denemeler gerçekleştirilmiştir. Özellikle FKGG uygulanan YTS imgelerinde gürültü giderimi konusunda iyi sonuç alınmasına rağmen, ortanca süzgeçle birlikte MM işlem uygulanan YTS imgelerinde gölge ve hedef bölgeler daha iyi tespit edilebilmiştir.

Acoustic methods are efficently used to identify and classify objects on the sea bottom because sound waves can spread out quickly in the sea. To identify and classify objects on the sea bottom, it is required to apply a correction process on data obtained from a side scan sonar (SSS) before the interpretation step. In SSS images, there is noise arising from various factors, such as waves on the sea surface, rudder noise, propeller effects, sea animals, ship?s course changes, pits and mounds on the sea bottom. To decrease the noise to a minimum level, denoising algorithms like median, Wiener and phase preserved denoising (PPD) based filtering techniques are evaluated in this thesis. In thesis it is observed that PPD is a more useful filtering method for images if an edge detection process will be applied. In this thesis, structuring elements with various types and dimensions are used in a mathematical morphologic (MM) process to clarify echos and shadows concerning to an object after denoising is applied. A cascaded detector designed using an MM process was investigated and various trials were carried out with this detector. Particularly it is observed that, although good denoising results have been obtained in SSS images using PPD, shadow and echo regions can be detected at better in SSS images if a median filter is applied before the MM process.