Termal kamera görüntülerinde harekete dayalı hedef tespiti

Abstract

ÖZET Hedef tespit, takip ve teşhis konularında yoğunlaşan birçok sistem mevcut olup, bu sistemlere örnek olarak; otomatik hedef tanıma sistemleri ve otomatik hedef belirleme ve nişan alma sistemleri verilebilir. Bahsedilen bu tip sistemlerin hepsinde; ihtiyaç duyulan ve ilk basamakta belirlenmesi gereken en değerli bilgi hedefin tespit edilmesidir. Hedefi tespit etmek maksadıyla, günümüzde farklı yapıda birçok sensör mevcut olup, bunlara örnek olarak; radarlar, termal kameralar ve diğer optik cihazlara sahip görüş sistemleri verilebilir. Bahsedilen bu sensörlerin her biri farklı alanlarda ve kendine özgün teknikler kullanarak hedefi tespit etmektedirler. Dolayısıyla, hedef tespit etmek için kurulacak sistemler, kullanılan sensöre göre modellenmelidir. Sayısal görüntü işleme konularında geniş bir yer bulan hedef tespiti konusunda dünya genelinde birçok araştırmaya rastlamak mümkün olup, bu çalışmalar incelendiğinde görülmektedir ki birçok araştırmada hedef tespiti konusunda kullanılan öznitelik, hedef hareketidir. Bu tez çalışmasında da, hedef tespit modeli termal kamera görüntülerine dayandırılarak kurulmuş, görüntü bölütlemesinde kullanmak maksadıyla hedefin hareketi öznitelik olarak alınarak, hedefi arkaplandan ayırmak ve tespit etmek için kullanılmıştır. Termal Kamera Görüntülerinde Hareketli Hedef Tespiti modeli kurulması aşamasında, modelin gerçek bir sistemi temsil etmesine çalışılmış ve bundan dolayı konu kapsamında termal kameraya ait gürültülerin deneylerle hesaplanması konusu da işlenmiştir. Model dahilinde ortanca süzgeçleme ve hata tespiti algoritması kullanılarak yanlış tespitler elenmeye ve modelin sağlıklı neticeler üretmesine çalışılmıştır. Anahtar Kelimeler: Hedef Tespiti, Hareket Tahmini, Takip Algoritmaları, Blok Eşleme, Gürültü Azaltma Teknikleri

ABSTRACT Many systems are designed for target detection, tracking and acquiring, such as Autonomous Target Acquisition (ATA) and Automatic Target Recognition (ATR) systems. The first critical information for such systems is to detect the target. To detect the target, there are different types of sensors are used. Broadly speaking, these sensors are radar, infrared (IR) and some other visual sensors. All these different types of sensors use different types of techniques to detect the target. And detection model depends on the types of sensor used. At Digital Image Processing, target detection is among the most surveyed topics and there are lots of surveys about this topic at literature. A quick glimpse at literature for the feature extraction to detect the target, the motion of the target is generally used. At this thesis, our supposed target detection model is modelled on infrared image and model segments the target from background by using target motion at images as well. We have tried to approach the real life detecting model, so we expand the studies at this thesis also to analyse the noise at infrared camera that created on digital images. And we also use median filtering and false alarm tracking algorithms to eliminate false alarms during the detection process. Key Words: Target Detection, Motion Estimation, Tracking Algorithms, Block Matching, Noise Reduction Techniques