Termal ve hiperspektral görüntülerde hareketli hedef tespiti ve izlenmesi
Moving target detection and tracking on thermal and hyperspectral images
Yazar: HAMİDULLAH BİNOL
Danışman: DOÇ. DR. ABDULLAH BAL
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Haberleşme Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Teknolojinin gelişmesiyle, sayısal görüntüleme sistemleri günümüzde birçok alanda uygulanmasının yanında, bir ihtiyaç haline gelmiştir. Özellikle hedef tespiti ve izleme problemi, başta askeri alanlar olmak üzere güvenlik ile ilgili sektörlerin ilgisini çekmektedir.Farklı tür görüntülerde otomatik hedef tespiti ve izleme yapılabilmekle birlikte, ısıya duyarlı olma özelliğinden dolayı gece şartlarında da takibe imkan vermesi nedeniyle termal görüntüleme sistemleri özellikle askeri uygulamalarda sıklıkla kullanılmaktadır.Bununla beraber, görüntü yüzeyindeki materyalin cinsine duyarlı olması ve yüksek spektral çözünürlük sağlaması nedeniyle hiperspektral görüntüler (HSG), diğer görüntülere göre farklı bir konumda durmaktadır.Bu tezde, termal görüntüler üzerinde, Ölçekten Bağımsız Öznitelik Dönüşümü Tabanlı Akış (ÖBÖDA) yöntemi ve Kovaryans Tanımlayıcı (KT) metotlarıyla otomatik hedef tespiti ve izlenmesi gerçekleştirilmiştir. Önerilen yöntem farklı hedef türleri ve izleme senaryoları üzerinde uygulanmıştır.HSG üzerinde hedef tespiti ve izleme için farklı boyutlarda yapay hedefler hiperspektral veri setine yerleştirilmiş ve yine yapay olarak hareket senaryoları üretilmiştir. Hareketli bölgelerin tespitinde ÖBÖDA yöntemi, tespit edilen alanda hedef tanıma ise KT ile gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, hiperspektral veride spektral bantlar arası ilişki göz önünde bulundurularak, parçalı hale getirilmiş KT ile tanıma yapılmıştır.Yapılan deneylerde, önerilen yöntem performansı, termal görüntüler üzerinde karışıklık matrisleri üzerinden değerlendirilmiştir. HSG üzerinde ise önerilen Parçalı-Kovaryans Tanımlayıcı yaklaşımının hedef tanıma başarısı hem klasik KT yaklaşımı hem de Destek Vektör Makinaları (DVM) ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırmalarda tanıma için önerilen yaklaşımın bazı sınıflarda radyal DVM'den daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür.Tez kapsamında, termal görüntülerde, farklı senaryolar altında güvenlik uygulamaları için kullanılabilecek bir algoritma geliştirmek amaçlanmıştır. HSG üzerinde ise hem uzamsal hem spektral bilgi kullanılarak piksel seviyesinde hedefler için hareket sezme, tespit ve takip yapılması amaçlanmıştır. Önerilen yöntemlerin bu amaçlara uygun olduğu sonucuna varılmıştır.

Abstract:
Digital imaging systems have become a necessity of daily life with the advances in the technology and being used in most areas. It has been catching attention on itself in some areas related to security, in particular military forces, due to problems stemming from target detection and tracking.Thermal imaging systems are commonly used in military applications because of their feature sensitive to heat which enables to view in nights; automatic target detection and tracking in different images.In addition to that, hyperspectral images (HSI) have a special place in the field from other image types due to being sensitive to the type of material on the surface of the image and providing high spectral resolution.In this thesis, automatic target detection and tracking has been realized on thermal images with the methods of SIFT Flow and Covariance Descriptor (CD). The suggested method is applied in different types of targets and tracking scenarios.For target detection and tracking on HSI, different types of superficial targets are placed over hyperspectral data set, and moving scenarios are superficially produced again. For motion detection, SIFT Flow; for detection in the mentioned area, CD methods are used. Furthermore, on HSI, target recognition is realized by putting different approach to CD method called partial-Covariance Descriptor (p-CD).In the experiments, the performance of the suggested way is evaluated in thermal images by confusion matrices. On HSG, the performance of recognition is compared with both classic CD approach and SVM. As a result, it has been found that the suggested way for target recognition gave better results than radial SVM in some classes.In this thesis, our aim is to develop an algorithm which can be usedfor security applications of thermal images under various scenarios.As for HSI, we aim to detect, and track motion of pixel leveltargets while using both spatial and spectral information. We conclude that proposed methods are convenient for this purposes.