Geri Dön

Simulating and augmenting turbulent thermal images for deep object detection models

Derin nesne tespit modelleri için türbülanslı termal görüntülerin simülasyonu ve artırılması

  1. Tez No: 894241
  2. Yazar: ENGİN UZUN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ERDEM AKAGÜNDÜZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Enformatik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Modelleme ve Simülasyon Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 64

Özet

Atmosferik türbülans, sıcaklık, rüzgar hızı ve nem gibi faktörlerden kaynaklanır ve atmosferin kırılma indeksinde rastgele dalgalanmalara yol açar. Bu fenomen, uzun menzilli gözlem sistemlerinin görüntü kalitesini geometrik bozulmalar ve mekansal-zamansal değişen bulanıklık ile düşürür. Türbülans, görünür ve termal bantlar da dahil olmak üzere çeşitli görüntüleme spektrumlarını etkileyebilir. Bu tez, termal görüntülerdeki atmosferik türbülans sorununu ve bunun nesne tespit modellerine etkisini ele almaktadır. Bu zorluğun üstesinden gelmek için, değişen şiddet seviyelerine sahip türbülanslı görüntüleri eğitim verisi olarak kullanarak nesne modellerinin performansını artıran bir veri artırma yöntemi öneriyoruz. Geometrik bir türbülans simülatörü kullanarak eğitim örnekleri üretiyor ve Geometrik, Zernike tabanlı ve P2S tabanlı simülatörleri kullanarak türbülanslı test setlerini oluşturuyoruz. Bu sayede, artırma yöntemimizin farklı türlerdeki simüle edilmiş türbülanslar arasında etkinliğini doğruluyoruz. Sonuçlarımız, bu veri artırma yaklaşımının hem türbülanslı hem de türbülanssız termal test görüntüleri için performansı önemli ölçüde artırdığını göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Atmospheric turbulence, caused by factors such as temperature, wind speed, and humidity, leads to random fluctuations in the atmosphere's refractive index. This phenomenon degrades the image quality of long-range observation systems through geometric distortions and spatial-temporal varying blur. Turbulence can affect various imaging spectra, including visible and thermal bands. This thesis addresses the challenge of atmospheric turbulence in thermal imagery and its impact on object detection models. To tackle this challenge, we propose a data augmentation method that enhances the performance of object detectors by utilizing turbulent images with varying severity levels as training data. We generate training samples using a geometric turbulence simulator and use Geometric, Zernike-based, and P2S-based simulators to create the turbulent test sets, confirming the effectiveness of our augmentation method across different types of simulated turbulence. Our results demonstrate that this data augmentation approach significantly improves performance for both turbulent and non-turbulent thermal test images.

Benzer Tezler

  1. Experiments, practices and positions in architectural design studio

    Mimari tasarım stüdyosunda deneyler, pratikler ve pozisyonlar

    AYŞE ZEYNEP AYDEMİR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ARZU ERDEM

    PROF. DR. KRIS SCHEERLINCK

  2. Essays on international economics

    Uluslararası iktisat üzerine makaleler

    SEDA KÖYMEN ÖZER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Ekonomiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. FİTNAT BANU PAKEL

  3. Hukuk eğitiminde yeni bir model olan klinik hukuk eğitimine ilişkin öğretim elemanlarının görüşleri

    The views of educators regarding to clinical education a new model in legal education

    KÖKSAL TÜRKMEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Eğitim ve ÖğretimAnkara Üniversitesi

    Eğitim Yönetimi ve Politikası Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ BALCI

  4. Çoklu atama sonrası propensity skor tahmin yöntemlerine yeni yaklaşımlar

    New methods for estimating propensity scores following multiple imputation

    SEVİNÇ PÜREN YÜCEL KARAKAYA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    BiyoistatistikÇukurova Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İLKER ÜNAL

  5. Augmenting bus factor analysis with visualization

    Otobüs faktörü analizinin görselleştirme ile güçlendirilmesi

    MUHAMMAD UMAIR AHMED

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ERAY TÜZÜN