Aynı bölgeye ait ardışık gökyüzü görüntülerindeki hareketli cisimlerin doğru tanıma yöntemi ile otomatik tespiti
Automatic detection of moving object from seqential telescope images using line detection algorithm
- Tez No: 467991
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MURAT KAPLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Astronomi ve Uzay Bilimleri, Astronomy and Space Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Akdeniz Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Uzay Bilimleri ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 63
Özet
Bu tez çalışmasının amacı ardışık teleskop görüntülerindeki hareketli cisimleri Doğru Tanıma Yöntemi'ni (DTY) (Chen T. ve Chung K., 2001) kullanarak otomatik olarak tespit eden bir bilgisayar programı geliştirmektir. Doğru Tanıma Yöntemi, aslında, dijital görüntülerdeki doğruları tespit etmek için geliştirilmiş matematiksel bir yöntemdir. Bu yöntem, bu tez ile birlikte ilk kez teleskop görüntülerine uyarlanacak ve bu görüntülerdeki hareketli cisimlerin (asteroid, kuyruklu yıldız, vb.) tespiti için kullanılacaktır. Güneş sistemi cisimleri üzerine yapılan gözlemsel çalışmalar sırasında gece boyunca çok sayıda teleskop görüntüsü alınmaktadır. Bu görüntüler içerisine gözlenen cisimler dışında bilinen ya da bilinmeyen hareketli cisimler de girebilmektedir. Bu görüntülerin hızlı bir şekilde taranıp işlenerek görüntülerdeki hareketli cisimlerin tespit edilmesi hem daha önce gözlenmiş cisimlerin yörüngelerinin iyileştirilmesi hem de yeni cisimlerin keşfi açısından önem taşımaktadır. Hareketli güneş sistemi cisimlerinin çok sayıda teleskop görüntüsü kullanılarak klasik yöntemlerle tespit edilmesi yüksek zaman tüketimi ve iş gücü gerektirmektedir. Geliştirilen bilgisayar programı sayesinde ardışık teleskop görüntülerinin hızlı bir şekilde işlenmesi ve içerisindeki hareketli cisimlerin tespit edilmesi mümkün olmaktadır. Program, teleskop görüntülerinin analizinde daha önce hiç uygulanmamış olan Doğru Tanıma Yöntemi'nden esinlenerek Çoklu Görüntülerden Doğru Tanıma Yöntemi (Multiple Image Line Detection(MILD)) (Atay ve ark.,2016) kullanılarak, çalışması esnasında insan etkileşimini en aza indirecek şekilde hazırlanmıştır. Programda kullanılacak yöntemler işlem sırasına göre şu şekilde özetlenebilir: İsteğe bağlı olarak görüntüler ön indirgemeye tabi tutulmaktadır. Görüntülerdeki, teleskobun hareketinden kaynaklanan kaymalar ve gözlem koşullarından kaynaklanan ışık şiddeti farkları düzeltilir. Hareketsiz cisimlerin (yıldızların) büyük çoğunluğu görüntülerden çıkarılarak, Ay veya yıldız kaynaklı parlama etkileri büyük ölçüde azaltılmaktadır. Görüntülerde geriye kalan ışık kaynaklarının (potansiyel hareketli cisimler) koordinatları bu kaynakların parlaklık değerleri üzerinden tanımlanan“parlaklık merkezleri”hesaplanarak bulunmaktadır. Bu koordinatlar arasından gerçekten hareketli cisimlere ait olanlar MILD kullanılarak tespit edilir. Tüm bu işlemler otomatik bir şekilde gerçekleştirilmektedir. i MILD'nin kullanıldığı bu bilgisayar programı ile gecelik gözlemlerden elde edilen teleskop görüntülerindeki hareketli cisimlerin koordinatları hızlı ve otomatik bir şekilde elde edilebileceğinden, program yeni cisimlerin keşfi için önemli bir araç vazifesi görecektir. Arşiv görüntülerinden klasik yöntemlerle hareketli cisim tespit etmek hem zaman hem de iş gücü açısından yüksek maliyetlidir. Bu program ile istendiğinde bu tür arşiv taramalarının hızlı ve otomatik bir şekilde gerçekleştirilmesi mümkün olacaktır.
Özet (Çeviri)
The aim of this thesis is to develop a computer program that uses the Line Detection Method (Chen T. and Chung K., 2001) to detect any moving object in a given series of sequential telescope images. The Line Detection Method is actually a mathematical technique developed to detect lines in digital images. This technique is applied to telescope images for the first time and used to detect the moving objects (asteroids, comets, etc.) in these images. Many telescope images are acquired during the night long observations of various objects in our solar system. In addition to those already being observed, these images may contain other known or unknown moving objects. To discover new objects and to refine the orbital parameters of previously identified objects, it is important that these images are processed with high speed to detect all moving objects in them. The detection of moving solar system objects from multi-frame telescope images can be time-consuming and require too much work power if one resorts to classical methods. With this proposed computer program, it will be possible to process any number of telescope images with high speed and identify the moving objects in them. The improved computer program allows you to quickly and easily move telescope images quickly. Multiple Image Line Detection (MILD) (Atay et al., 2016) has been prepared, which has never been applied to the analysis of telescope images before, will be utilized for detection and human interaction will be minimized during operation. The methods that are used in various stages of the program can be summarized in working order as follows: The images are subject to an optional pre-reduction step. The translational shifts due to tracking errors and the intensity differences due to atmospheric changes are corrected for each image. Most of the stationary objects (stars) and Moon or star related glowing effects will be eliminated from the images. The center coordinates of the remaining light sources (moving object candidates) are calculated using a center-of-light function determined by the intensity values of the pixels in the images. The coordinates of the real moving objects among all candidates are identified using MILD algorithm. All these steps are performed automatically. Since with this computer program using the MILD, the coordinates of the moving objects in the telescope images will be calculated automatically with high speed, the proposed program is expected to serve as an important tool to discover new objects. Detection of moving objects from archive images using classical methods is not iii cost-effective in terms of time and work power. With this program, we're expecting that such archive scans will become fast and automated.
Benzer Tezler
- Larenks kanseri tedavisi görmüş hastalarda yaşam kalitesini etkileyen faktörleri değerlendirme
Factors that effect the quality of life in treated laryngeal cancer patients
HAKAN YENİCE
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2001
Kulak Burun ve Boğazİstanbul ÜniversitesiKulak Burun Boğaz Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. GÜNTER HAFIZ
- Brucella melitensis suşlarının genetik profillerinin MLVA (Multilokus Değişken Sayıda Ardışık Tekrar Analizi), MLST (Multilokus Dizi Tiplendirme) yöntemleriyle değerlendirilmesi
Evaluation of genetic profiles of brucella melitensis strain by using mlva MLVA (Multilocus Variable Number Tandem Repeat Analysis) and MLST (Multilocus Sequence Typing) techniques
KADİR AKAR
Doktora
Türkçe
2021
MikrobiyolojiSelçuk ÜniversitesiMikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN ERGANİŞ
- A video dataset of incidents & video-based incident classification
Felaket video veriseti & video-tabanlı felaket sınıflandırması
DUYGU SESVER
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAZIM KEMAL EKENEL
- View-dependent coding of animated mesh sequences
Canlandırılmış göz dizilerinin bakış noktası bağımlı kodlanması
SEMİH ÇELİK
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT
- An Investigation of flow around two flow bluf bodies in tandem and staggered arrangements by the dicrete vortex method and experiment
Ardarda ve çapraz dizilişli iki küt cisim etrafındaki akış: Ayrık vorteks yöntemiyle hesap ve deney
HACI İBRAHİM KESER