Geri Dön

Speckle and cutter elimination of synthetic aperture radar (sar) images

Beneklerin ve hedef dışı nesnelerin synthetic aperture radar (sar) görüntülerinden temizlenmesi

  1. Tez No: 75699
  2. Yazar: HÜSEYİN YENİ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR HALICI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 1998
  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: 161

Özet

Synthetic Aperture Radar (SAR) her türlü hava koşulunda yüksek çözünürlüğe sahip görüntüler üretebilen bir radar sistemidir. Fakat, bütün bu tip sistemlerde olduğu gibi, görüntülerde beneklerin (bir çeşit gürültü) ve hedef dışı nesnelerin sebep olduğu yan etkilerden kurtulamamaktadır. Benek (gürültü), SAR radar sisteminin görüntü oluşturma tekniğinden kaynaklanmakta, hedeflerin çok zor tesbit edilmesine ve resimlerin net görünmemesine sebep olmaktadır. Ayrıca, ağaçlar, göller, otlar, binalar ve köprüler gibi hedef dışı nesnelerin olması Otomatik Hedef Belirleme sistemlerinin yanlış karar vermesine neden olduğundan, görüntülerden bu nesnelerin elenmesi oldukça büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, Beneklerin ve Hedef Dışı nesnelerin Synthetic Aperture Radar (SAR) görüntülerinden hangi yöntemlerle ve nasıl temizleneceği konusunu incelenmiştir. Bu nedenle, ilk olarak SAR sistemlerinin temel görüntü oluşturma yöntemleri incelenmiştir. Daha sonra, Polarimetric Whitening Filter (PWF) veWavelet Shrinkage yöntemi benek azaltımı için denenmiş ve bu yöntemlerin karşılaştırılması yapılmıştır. PWF yöntemi, radar görüntü oluştururken farklı kutuplardan gelen manyetik dalgaların sebep olduğu gürültüyü azaltmak için kullanılmaktadır. Wavelet katsayılarım kırpma yöntemi de, görüntü oluşturulduktan sonra Wavelet transformasyonundan geçirilmesi, elde ettiği katsayıları belli bir yönteme göre kırpılması ve kırptığı katsayılarla görüntünün yeniden oluşturulması demektir. Daha sonra beneklerin temizlendiği görüntüler üzerinde, görüntüdeki her noktanın belli uzaklıklardaki noktalar üzerinde ortalama alarak çalışan Ortalama yöntemi (CA-CFAR) ve yine görüntüdeki her noktanın belli uzaklıklardaki noktalar üzerindeki dağılımının eğimini hesaplayan Eğim yöntemi (SM-CFAR) kullanılarak hedef tesbitleri yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

Synthetic Aperture Radar (SAR) is a coherent imaging technology and its' primary advantage is to get high resolution images in all weather conditions. However, SAR suffers from speckle and clutter problems. Speckle, generally considered to be noise, is due to SAR processing while constructing the high resolution image. Speckle makes it harder to find an object embedded in clutter, and gives a grainy appearance to images. Objects such as trees, lakes, bushes, grass, buildings, bridges, etc. in an image is called as clutter. In other words, the objects except the target (whatever your target is) may be clutter. Clutter complicates an Automatic Target Recognition System because clutter can look like target, or targets may be embedded in clutter. The main goal of this thesis is to determine and evaluate the Speckle reduction and Clutter Elimination techniques in Synthetic Aperture Radar (SAR) Imagery.Therefore, first, the main principles of the SAR system and its imagery process discussed. Then, Polarimetric Whitening Filter (PWF), which uses the image polarimetry (HH, HV, W polarized data) and Wavelet Shrinkage Method, which uses the noise reduction methodology by shrinking (thresholding by a special method) of wavelet coefficients and reconstructing the image from shrinked wavelet coefficients, are investigated in details to reduce speckle in SAR imagery and their performance are discussed. After speckle is removed from the imagery, Cell Averaging Constant False Alarm Rate (CA-CFAR) and Skew Metric (SM-CFAR) detectors are applied to the images to detect target and to eliminate clutter in SAR imagery.

Benzer Tezler

  1. Computational models and methods for ultrasound tomography

    Başlık çevirisi yok

    HÜSEYİN EMRE GÜVEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiNortheastern University

    PROF. ERIC L. MILLER

    PROF. ROBIN O. CLEVELAND

  2. Segmentation of targets in SAR (synthetic aperture radar) images

    SAR görüntülerinde hedef bölütleme

    UMUR AKINCI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2000

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. UĞUR HALICI

  3. Medikal amaçlı ultrasonik görüntüleme sistemleri için benek gürültüsünün azaltılmasına yönelik algoritma geliştirilmesi

    Developing a speckle noise reduction algorithm for diagnostic ultrasound imaging systems

    MURAT ALPARSLAN GÜNGÖR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İRFAN KARAGÖZ

  4. Gaziantep ili bağ alanlarında bağ sarı benek (gysvd-1 ve 2) hastalığının araştırılması

    The investigation of grapevine yellow speckle disease (gysvd-1 and 2) in Gaziantep grapevine areas

    BANU GÖKÇEK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    ZiraatÇukurova Üniversitesi

    Bitki Koruma Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. NÜKET ÖNELGE

  5. Yüksek boyutlu model gösterilimi ve çok değişkenliliği yükseltilmiş çarpımlar gösterilimi ile görüntü üzerindeki gürültüleri giderme

    Image denoising via high dimensional model representation and enhanced multivariate product representation

    SENA KAÇAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Matematikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BURCU TUNGA