Geri Dön

GPR B tarama görüntülerinde gömülü nesnelerin bölütlenmesi ve tespiti

Buried objects segmentation and detection in GPR B scan images

  1. Tez No: 630242
  2. Yazar: GÖZDE ALTIN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ARİF DOLMA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 104

Özet

Ground Penetrating Radar (GPR) diğer bir ifadeyle Yere nüfuz eden Radar (YNR), yer altında bulunan gömülü nesne ve katmanların elektromanyetik yöntemler ile analizini ve algılanmasını sağlayan bir radar çeşididir. GPR cihazının tarama sonrasında elde ettiği B tarama görüntülerinin içerisinde en çok dikkati çeken husus gömülü hedef tabanlı hiperbolik desenlerdir. Bu hiperbolik desenlerin analizi ile gömülü nesnelerin tespiti gerçekleştirilmektedir. Bu tez kapsamında 2 boyutlu (2-B) görüntülerini elde etmek için Python tabanlı çalışan GprMax programı kullanılmıştır. GprMax programı planlanan senaryodan B-Tarama görüntülerini oluşturmaktadır. Bu senaryolarda farklı şekillerde ve farklı derinliklerde cisimler yer almaktadır. 2 boyutlu B-Tarama görüntülerinde yer altındaki cisimler genel olarak hiperbol olarak gözlenmektedir. GprMax programı kullanılarak birbirinden farklı 15 adet B-Tarama görüntüsü üretilmiştir. Ayrıca 11 adet gerçek GPR B-Tarama görüntüsü kullanılmıştır. Bu görüntülerde yer altı cisimlerinin bölütlenmesi ve tahmini yerinin seçilebilmesi için bir dizi görüntü işleme algoritmalarının kullanılması gerekmektedir. İlk olarak B-Tarama görüntülerinin renk düzeni incelendiğinde görüntüdeki gürültüleri daha düşük seviyeye indirmek için renk uzayı değiştirilerek uzayın kırmızı kanalının seçilmesi gerekmektedir. Sonra otsu eşikleme yöntemi kullanarak ilgili cisimlerin ve toprak düzlemin bölütlemesi gerçekleşmektedir. Tam olarak gömülü cisimlerin bölütlemesinin yapılabilmesi için Hough dönüşümü kullanılarak B-Tarama görüntüsünde hiperbol olarak temsil edilen cisimlerin eğriliklerinin incelenmesi gerçekleştirilir. Son olarak ise cisimlerin tahmini yerini çizdirebilmek için bölge analizi gerekmektedir. Sonuç olarak, önerilen görüntü işleme yöntemi ile B-tarama görüntülerindeki gürültüler giderilerek gömülü cisimlerin tahmini derinliğinin tespit edilebileceği anlaşılmıştır. Önerilen yöntemin tam olarak çalışması sayesinde üretilen 20 farklı B-tarama görüntülerinde yüksek performans elde edilebilmektedir. Ayrıca önerilen yöntemin hızlı sonuç verebilmesi sayesinde gerçek zamanlı sistemlere uyarlanabilmesi mümkündür.

Özet (Çeviri)

The Ground Penetrating Radar (GPR) can be expressed briefly as the perception and positioning of the buried objects and the ground surface layers by electromagnetic techniques. GPR has wide application areas such as buried land mines, unexploded military ammunition, power lines and underground layers. Hyperbolas are significiant elements in GPR applications. It is the main goal to get these hyperbolas and ability to focus on real location of objects. In this thesis, a Python-based GprMax program is used to obtain 2-dimensional (2-D) images. The GprMax program generates B-scan images that is taken from the planned scenario. In these scenarios there are different shapes and objects at different depths. In B-scan images, buried objects are generally observed as hyperbolas. 15 different B-scan images were generated via GprMax program. In these images, a number of image processing algorithms have to be used in order to segment the buried objects and select the estimated location. In addition, 11 real GPR B-Scan images were used. At first, the color space is changed to reduce the noise when the B-scan images are examined. Therefore, red channel of the color space must be selected. Segmentation of buried objects and ground plane is performed using application of Otsu thresholding on red channel of B-Scan Images. In order to be able to segment the buried objects, their eccentrics, which are represented as hyperbolas, are analyzed by means of Hough transform. Finally, region analysis is needed to draw the estimated location of buried objects. As a result, it has been understood that the proposed image processing method can be used to determine the estimated depth of buried objects by noise removal in B-scan images. Due to the fully automatic operation of the proposed method, high performance can be achieved in 20 different B-scan images. It is also possible to adapt to the real-time systems thanks to the proposed method which can give fast results.

Benzer Tezler

  1. Elektromagnetik alan ölçümleriyle yeraltındaki nesnelerin tespit edilmesi ve yere nüfuz eden radar (YNR) görüntülerinin elde edilmesi

    Detection of underground objects with electromagnetic field measurements and obtaining ground penetrating radar (GPR) images

    ENES YİĞİT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMersin Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. CANER ÖZDEMİR

  2. Derin öğrenme tabanlı yöntemler ile GPR görüntülerinde obje tespiti

    Object detection in GPR images with deep learning based methods

    ORHAN APAYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Jeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TURGAY İŞSEVEN

  3. New clutter removal methods for through obstacle target detection

    Engel arkası hedef tespitinde yeni kargaşa giderme yöntemleri

    DENİZ KUMLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. IŞIN ERER

  4. Derin öğrenme yöntemleri ile GPR B tarama görüntülerinin analizi

    Analysis of GPR B scan images with deep learning methods

    UMUT ÖZKAYA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. LEVENT SEYFİ

  5. Yere nüfuz eden radar teknolojileri kullanılarak yüzeyaltı sıvı kaçaklarının iki boyutlu radar görüntülerinin elde edilmesi

    Obtaining two-dimensional radar images of subsurface water leakages using ground penetrating radar technologies

    İSMAİL HAKKI ESKİDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMersin Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CANER ÖZDEMİR