Geri Dön

Dim target detection in infrared imagery

Infrared görüntülerde soluk hedef tespiti

PDF İndir

  1. Tez No: 180867
  2. Yazar: BARIŞ ÇİFÇİ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AYDIN ALATAN, PROF. DR. METE SEVERCAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: soluk hedef, tespit, takip, kızılötesi görüntüleme, dinamikprogramlamav, dim target, detection, tracking, infrared imagery, dynamicprogrammingiv
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada, düşük (SNR) sahip görüntülemeişaret-gürültü-oranınasenaryolarında bazı soluk hedef tespit algoritmalarının performansı incelenmiştir.Geçmiş araştırmalarda, kızılötesi algılayıcı kullanan askeri izleme uygulamalarıiçin zorlukla görülebilen hedeflerin tespit ve takibine yönelik çok sayıda denemevardır. Bu çalışmada, kapsamlı simülasyonlarla bu algoritmalardan ikisiincelenmiştir. Bu yaklaşımlardan bir tanesi olan dinamik programlama solukhedefin görülür enerjisini var olan bağıl yönler üzerinde uygun şekildebiriktirirken, diğer yöntem olan Bayes formülasyonu herhangi bir yönde hareketeden hedefi tespit edebilmek için zamanda hedef olabilirliğini günceller. Hemyapay görüntü dizileri hem de gerçek test verileri kullanılarak deneyleryapılmıştır. Deneyler oldukça düşük işaret-gürültü-oranı (SNR) seviyelerindesoluk hedeflerin tespit edilmesinin mümkün olduğunu göstermiştir. Ayrıca, hedefrotası hakkında herhangi bir ön bilgi kullanarak, tespit performansı daha daartabilir.

Özet (Çeviri)

This thesis examines the performance of some dim target detection algorithms inlow-SNR imaging scenarios. In the past research, there have been numerousattempts for detection and tracking barely visible targets for military surveillanceapplications with infrared sensors. In this work, two of these algorithms areanalyzed via extensive simulations. In one of these approaches, dynamicprogramming is exploited to coherently integrate the visible energy of dim targetsover possible relative directions, whereas the other method is a Bayesianformulation for which the target likelihood is updated along time to be able todetect a target moving in any direction. Extensive experiments are conducted forthese methods by using synthetic image sequences, as well as some real test data.The simulation results indicate that it is possible to detect dim targets in quitelow-SNR conditions. Moreover, the performance might further increase, in caseof incorporating any a priori information about the target trajectory.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    21850

    Uydu verileri ile İstanbul Boğazı ve Haliç'de su kirliliğinin makro düzeyde belirlenmesi

    Intrepretation at macro level as pollution of water resources of remotely sensed data of Bosphorus and golden horn estuary by an unsupervised and supervised classification method

    H.GONCA COŞKUN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. CANKUT ÖRMECİ

  2. Tez No

    201556

    Path extraction of low SNR dim targets from 2-D grayscale image sequences

    Gri tonlamalı 2 boyutlu görüntü dizisinden düşük SNR'lı soluk hedeflere ait yol tayini

    SAİT ERGÜVEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KERİM DEMİRBAŞ

  3. Tez No

    385035

    Multi-dimensional Hough transform based on unscented transform as a method of track-before-detect

    İzle-bul yöntemi olarak unscented dönüşümü baz alan çok-boyutlu Hough dönüşümü

    GÖZDE ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER

  4. Tez No

    418648

    Railway vehicle detection from audio recordings using one-class classification

    Tek-sınıf sınıflandırma kullanılarak ses kayıtlarından demiryolu araç tespiti

    FAHAD SOHRAB

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    DOÇ. DR. HAKAN ERDOĞAN

  5. Tez No

    305731

    Particle filter based track before detect algorithm for tracking of dim moving targets

    Hareketli sönük hedeflerin parçacık filtre tabanlı izle bul algoritması ile takip edilmesi

    MURAT SABUNCU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. MÜBECCEL DEMİREKLER

Geri Dön