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
- Tez No: 201556
- Danışmanlar: PROF. DR. KERİM DEMİRBAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Soluk Hedef, Süperpiksel, Olabilirlik Oran Testi, 4'lü bağlantı Etiketlemesi, Dağılım Yoğunluğu Fonksiyonu Enbüyültme, En Büyük Histogram Büyüklük Filtrelemesi, Uzaklık ve Manevra Filtrelemesi, Eniyi Kodçözümleyici Yöntemine Dayalı Yumuşatma Algoritması, Viterbi Algoritması, Gözlem ve geçiş metrikleri, Dim Target, Super pixel, Likelihood Ratio Test, 4-Connected Labeling, Distribution Density Function Maximization, Maximum Histogram Size Filtering, Range and Maneuver Filtering, Optimum Decoding Based Smoothing Algorithm, Viterbi Algorithm, Observation and Transition Metrics
- Yıl: 2006
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 115
Özet
Bu tezde görsel olarak çok düşük sinyal gürültü seviyeli soluk hedefleri saptama ve izleme amaçlı bir algoritma geliştirilmiştir. Bu amaç için çevre ve hedef yeğinlik spektrumlarındaki yakınsaklık nedeniyle tek görüntü üzerinde görüntü işleme yöntemleri kullanılamaz. Bu nedenle, istatistiksel açıdan yeterli bilgiye sahip en küçük pixel grubu olan süper pikseller üzerindeki olabilirlilik oran testine bağlı değişim algılaması yöntemi öne sürülmüştür. Geçiş noktaları olarak karar verilen süper pikseller ikili fark matrisi üzerine eşlemlenerek 4'lü bağlantı etiketleme yöntemi ile gruplanır. Her etiket hedefle ilişkili vektörel hareketleri bulmak için Etiket Parçalama ve Merkezi Nokta Eşlemleme teknikleri ile işlenir. Gürültü ilişkili hareketler Uzaklık ve Manevra Filtrelemesi ile elenir. Aday merkezi noktalar Görüntü Dağılım Yoğunluğu Fonksiyonu Enbüyültme ve En Büyük Histogram Büyüklük Filtrelemesi yöntemleri ile işlenir. Her görüntü üzerinde hedefe ait olası geometrik merkezi noktalar birleştirilerek elde edilen gözlem yolu bulunduktan sonra eniyi kodçözümleyici yöntemine dayalı yumuşatma algoritması ile gerçek hedef yolu kestirmesi yapılır. vii Bu algoritma hedef yoluna ait durum nicemlemesi ve Viterbi Algoritmasına dayalıdır. Bütün olası hedef yollarına ait metrik değerleri; sistemin durum ve gözlemleme modellerine dayalı olan gözlem ve geçiş olasılıklarından yola çıkılarak hesaplanır. En büyük metrik değerine sahip yol, hedefin izlediği yol olarak kestirilir.
Özet (Çeviri)
In this thesis, an algorithm for visual detecting and tracking of very low SNR targets, i.e. dim targets, is developed. Image processing of single frame in time cannot be used for this aim due to the closeness of intensity spectrums of the background and target. Therefore; change detection of super pixels, a group of pixels that has sufficient statistics for likelihood ratio testing, is proposed. Super pixels that are determined as transition points are signed on a binary difference matrix and grouped by 4-Connected Labeling method. Each label is processed to find its vector movement in the next frame by Label Destruction and Centroids Mapping techniques. Candidate centroids are put into Distribution Density Function Maximization and Maximum Histogram Size Filtering methods to find the target related motion vectors. Noise related mappings are eliminated by Range and Maneuver Filtering. Geometrical centroids obtained on each frame are used as the observed target path which is put into Optimum Decoding Based Smoothing Algorithm to smooth and estimate the real target path. v Optimum Decoding Based Smoothing Algorithm is based on quantization of possible states, i.e. observed target path centroids, and Viterbi Algorithm. According to the system and observation models, metric values of all possible target paths are computed using observation and transition probabilities. The path which results in maximum metric value at the last frame is decided as the estimated target path.
Benzer Tezler
- X-bant gürültü radarı ile dron ve martıların mikro-doppler karakteristiklerin çıkarımı
Extraction of micro-doppler characteristics of drone and seagulls with x-band noise radar
KARTAL KAAN GÜMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELÇUK PAKER
- Experimental characterization of underwater visible light communications
Başlık çevirisi yok
SAMET YILDIZ
Doktora
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÖzyeğin ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT UYSAL
- Physical layer security performance of satellite networks
Uydu ağlarının fiziksel katman güvenlık başarımı
OLFA BEN YAHIA
Doktora
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT
Assoc. Prof. Dr. EYLEM ERDOĞAN
- Investigation of green buildings towards net zero carbon: example in itu ayazağa campus
Net sıfır karbon hedefi doğrultusunda yeşil binaların incelenmesi: İTÜ ayazağa kampüsü örneği
MERVE MAÇİN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL TORÖZ
- New hybrid method for deep learning based point cloud processing
Derin öğrenme tabanlı nokta bulutu işleme için yeni hibrit metot
ABDURRAHMAN HAZER
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. REMZİ YILDIRIM