Geri Dön

Yapay açıklı radar görüntülerinin sıkıştırılması

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 57485
  2. Yazar: SERKAN EMEK
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. F. AYHAN SAKARYA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Görüntü sıkıştırma, Radar, Image compression, Radar
  7. Yıl: 1996
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız 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

ÖZET Büyük çaptaki Yapay Açıklıklı Radar (YAR) verilerinin iletimi ve depolanması önemli sorunlar yaratır. Bu yüzden YAR görüntülerinin iletim ve saklama maliyetini düşürmek için sıkıştırmaya ihtiyaç duyulur. YAR görüntüleri doğal olarak noktasal gürültü içerdiğinden, genellikle sıkıştırma işleminden önce ön süzgeçlemeye gerek duyulur. Ön süzgeçlenmiş YAR verileri, görüntünün tamamı mümkün olan en az bitle gösterilebilecek şekilde dönüştürülür, kuantalanır ve kodlanır. Her adım sıkıştırma işleminin bir parçasıdır. Her adıma ait doğal görüntüler için bilinen pek çok algoritma vardır. Ancak, bu algoritmaların çoklu spektral ve gürültü yapısı olan YAR görüntülerine uygulamasının sonuçları çok iyi bilinmemektedir. Ayrıca doğal görüntü sıkıştırması üzerine bir çok çalışma yapılmakla birlikte YAR görüntü sıkıştırma ile ilgili bu şekilde karşılaştırmalı bir değerlendirme yapılmamıştır. Bu amaçla sıkıştırma teknikleri YAR görüntülerine adapte edilmiştir. Bu çalışmada, Şekil l'de görülen sıkıştırma sistemini oluşturan bir çok farklı algoritma denenmiştir. Ortalama değer ve sigma süzgeçleri YAR verilerinden noktasal gürültünün kaldırlması amacıyla ayrı ayrı uygulanmıştır. YAR görüntülerine uygulanan Ayrık Kosinüs Dönüşümü (AKD), Karhunen-Loeve Dönüşümü (KLD), Ayrık Sinüs Dönüşümü (ASD), Slant Dönüşümü (SD), Walsh-Hadamard Dönüşümü (WHD) ve Ayrık Dlgacık Dönüşümü (ADD) için karşılaştırmalı performans değerlendirmesi verilmiştir. Karşılaştırma için ortalama karesel hata (MSE), işaret-gürültü oranı (SNR), tepeden tepeye işaret-gürültü oram (PSNR), enerji korunumu (Ec), dönüşüm kazancı (Gr), kodlama kazancı (Gc), ve toplam sıkıştırma oram (TCR) olmak üzere yedi performans kriteri verilmiştir. Dönüştürülmüş veriye skaler kuantalama ve Lempel-Ziv kodlaması daha fazla sıkıştırma sağlamak amacıyla uygulanmıştır. Görüntü sıkıştırma adımlarının tersten uygulanmasıyla yeniden elde edilir. Benzetişimlerde saf veri ortalama değer ve sigma süzgeçleriyle ayrı ayrı süzgeçlenmiş ve görüntüler karşılaştırılmıştır. Sigma süzgeci daha iyi sonuç vermesi nedeniyle benzetişimler için tercih edilmiştir. Görüntünün 8x8'lik bloklar halinde sabit IVkatsayılı dönüşümleri alınmıştır. ADD için 4, 6, 8, 12, 18 ve 24. derceden ayna süzgeçler kullanılmıştır. Sonra her dönüştürülmüş görüntü elmemanı skaler olarak kuantalanmış ve sonuç en yalan tamsayıya yuvarlatılmıştır. Son olarak kuantalanmış değerler toplam sıkıştırma oranını artırmak için Lempel-Ziv algoritmasıyla kodlanmaktadır. Şekil 1. YAR Görüntüsünün Sıkıştırma Modeli Bütün preformans kriterlerine göre AKD ve KLD diğer sabit katsayılı dönüşümlerle karşılaştırıldığında mükemmel sonuç verdiği benzetişim sonuçlarından görülmektedir. MSE, SNR ve PSNR kritelerine göre AKD ve KLD, ADD'den daha iyi sonuç vermektedir. Bunun nedeni bu tekniklerin ortalama karesel hatanın minimizasyonuna dayandırılarak ortaya konmuş olmasıdır. AKD ve KLD' de korunan dönüştürülmüş görüntü değerleri azaldıkça enerji korunumu ve kodlama kazancıda azalmaktadır. Diğer taraftan ADD için enerji korunumu yaklaşık %60, dönüşüm kazancı %75 değerini almaktadır. Kodlama kazancı bütün dönüşümler için aynıdır. ADD'nin toplam sıkıştırma oranı AKD ve KLD'den daha iyidir. Sonuçta yapılan deneylerden ADD'nün performansının diğerlerinden daha iyi olduğu, hem frekans boyutunda hem de zaman boyutunda sıkıştırma yapabildiği görülmektedir. Bu yüzden YAR görüntülerinin sıkıştırılmasında alternatif olarak tercih edilebilir.

Özet (Çeviri)

ÖZET Büyük çaptaki Yapay Açıklıklı Radar (YAR) verilerinin iletimi ve depolanması önemli sorunlar yaratır. Bu yüzden YAR görüntülerinin iletim ve saklama maliyetini düşürmek için sıkıştırmaya ihtiyaç duyulur. YAR görüntüleri doğal olarak noktasal gürültü içerdiğinden, genellikle sıkıştırma işleminden önce ön süzgeçlemeye gerek duyulur. Ön süzgeçlenmiş YAR verileri, görüntünün tamamı mümkün olan en az bitle gösterilebilecek şekilde dönüştürülür, kuantalanır ve kodlanır. Her adım sıkıştırma işleminin bir parçasıdır. Her adıma ait doğal görüntüler için bilinen pek çok algoritma vardır. Ancak, bu algoritmaların çoklu spektral ve gürültü yapısı olan YAR görüntülerine uygulamasının sonuçları çok iyi bilinmemektedir. Ayrıca doğal görüntü sıkıştırması üzerine bir çok çalışma yapılmakla birlikte YAR görüntü sıkıştırma ile ilgili bu şekilde karşılaştırmalı bir değerlendirme yapılmamıştır. Bu amaçla sıkıştırma teknikleri YAR görüntülerine adapte edilmiştir. Bu çalışmada, Şekil l'de görülen sıkıştırma sistemini oluşturan bir çok farklı algoritma denenmiştir. Ortalama değer ve sigma süzgeçleri YAR verilerinden noktasal gürültünün kaldırlması amacıyla ayrı ayrı uygulanmıştır. YAR görüntülerine uygulanan Ayrık Kosinüs Dönüşümü (AKD), Karhunen-Loeve Dönüşümü (KLD), Ayrık Sinüs Dönüşümü (ASD), Slant Dönüşümü (SD), Walsh-Hadamard Dönüşümü (WHD) ve Ayrık Dlgacık Dönüşümü (ADD) için karşılaştırmalı performans değerlendirmesi verilmiştir. Karşılaştırma için ortalama karesel hata (MSE), işaret-gürültü oranı (SNR), tepeden tepeye işaret-gürültü oram (PSNR), enerji korunumu (Ec), dönüşüm kazancı (Gr), kodlama kazancı (Gc), ve toplam sıkıştırma oram (TCR) olmak üzere yedi performans kriteri verilmiştir. Dönüştürülmüş veriye skaler kuantalama ve Lempel-Ziv kodlaması daha fazla sıkıştırma sağlamak amacıyla uygulanmıştır. Görüntü sıkıştırma adımlarının tersten uygulanmasıyla yeniden elde edilir. Benzetişimlerde saf veri ortalama değer ve sigma süzgeçleriyle ayrı ayrı süzgeçlenmiş ve görüntüler karşılaştırılmıştır. Sigma süzgeci daha iyi sonuç vermesi nedeniyle benzetişimler için tercih edilmiştir. Görüntünün 8x8'lik bloklar halinde sabit IVkatsayılı dönüşümleri alınmıştır. ADD için 4, 6, 8, 12, 18 ve 24. derceden ayna süzgeçler kullanılmıştır. Sonra her dönüştürülmüş görüntü elmemanı skaler olarak kuantalanmış ve sonuç en yalan tamsayıya yuvarlatılmıştır. Son olarak kuantalanmış değerler toplam sıkıştırma oranını artırmak için Lempel-Ziv algoritmasıyla kodlanmaktadır. Şekil 1. YAR Görüntüsünün Sıkıştırma Modeli Bütün preformans kriterlerine göre AKD ve KLD diğer sabit katsayılı dönüşümlerle karşılaştırıldığında mükemmel sonuç verdiği benzetişim sonuçlarından görülmektedir. MSE, SNR ve PSNR kritelerine göre AKD ve KLD, ADD'den daha iyi sonuç vermektedir. Bunun nedeni bu tekniklerin ortalama karesel hatanın minimizasyonuna dayandırılarak ortaya konmuş olmasıdır. AKD ve KLD' de korunan dönüştürülmüş görüntü değerleri azaldıkça enerji korunumu ve kodlama kazancıda azalmaktadır. Diğer taraftan ADD için enerji korunumu yaklaşık %60, dönüşüm kazancı %75 değerini almaktadır. Kodlama kazancı bütün dönüşümler için aynıdır. ADD'nin toplam sıkıştırma oranı AKD ve KLD'den daha iyidir. Sonuçta yapılan deneylerden ADD'nün performansının diğerlerinden daha iyi olduğu, hem frekans boyutunda hem de zaman boyutunda sıkıştırma yapabildiği görülmektedir. Bu yüzden YAR görüntülerinin sıkıştırılmasında alternatif olarak tercih edilebilir.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    101427

    Hıza dayalı yapay açıklıklı radar ile görüntüleme ve okyanus modeli rain incelenmesi

    Velocity synthetic aperture radar for an ocean imaging

    NECMİ SERKAN TEZEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. BİNGÜL YAZGAN

  2. Tez No

    258929

    Geniş bant - geniş açı ters yapay açıklıklı radar (TYAR) görüntüleme algoritması geliştirilmesi ve nümerik uygulamaları

    Wide band - wide angle inverse synthetic aperture radar (ISAR) imaging algorithm development and numerical applications

    ÖZKAN KIRIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMersin Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CANER ÖZDEMİR

  3. Tez No

    840008

    Sunflower yield estimation using synthetic aperture radar and optical data

    Sentetik açıklı radar ve optik veriler kullanılarak ayçiçeği verim tahmini

    İREM ECEM ASLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Jeodezi ve FotogrametriHacettepe Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SAYGIN ABDİKAN

  4. Tez No

    46323

    İnverse synthetic aperture radar imaging

    Ters yapay açıklıklı radarda görüntüleme

    İBRAHİM ÖLÇER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1995

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. ERTUĞRUL ÇELEBİ

  5. Tez No

    432187

    Çok geniş bantlı radar ile gizlenmiş hedef tespit ve takibi için görüntüleme algoritmalarının geliştirilmesi

    Development of imaging algorithms for detecting and tracking of concealed target by ultra-wide band radar

    MELEK ORHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET SERDAR TÜRK

Geri Dön