Görüntü işleme teknikleri kullanılarak tüm yönlü araç altı görüntülerinden yabancı cisim tespiti ve sınıflandırılması
Foreign object detection and classification from all-directional under vehicle images using image processing techniques
Yazar: SERAP BEĞDAŞ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE ÜNSAL
Sivas Cumhuriyet Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Optik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Günümüzde yüksek güvenlikli ve askeri bölgeler, okullar, alışveriş merkezleri, gösteri veya konser alanları gibi insanların yoğun olarak bulunduğu alanlarda güvenlik riskleri bulunabilir. Bu güvenlik risklerinden biride araç altına gizlenmiş zarar verici yabancı cisimlerin bulunmasıdır. Bu kapsamda tüm yönlü kamera sistemleri ile görüntü işleme tekniklerinin birlikte kullanımı sağlanarak güvenlik tehditti oluşturan unsurlar önceden tespit edilmeye çalışılmaktadır. Bu çalışmanın amacı, araç altı görüntüleri üzerinde sayısal görüntü işleme teknikleri kullanarak araç altında gizlenmiş yabancı cisimleri tespit edilmesini sağlayan bir sistem geliştirmektir. Bu sayede, yüksek güvenlik önlemi gerektiren askeri bölgeler, alışveriş merkezleri, konser alanları veya iş yerleri gibi toplu yaşam alanlarında oluşabilecek bazı tehditlerin azaltılması sağlanmış olacaktır. Önerilen görüntüleme sistemi için öncelikle plakaya tanımlı araç altı referans görüntüleri kullanılarak bir veri tabanı oluşturulmuştur. Güvenlik noktasına gelen araçların tüm yönlü araç altı görüntüleri balıkgözü kamera sistemi ile düzeltilerek kaydedilmiştir. Öncelikle yeni alınan tüm yönlü araç altı görüntüsü üzerinde bir bozulma varsa bu bozulma giderilmeye çalışılmıştır. Bu noktada teğetsel bozukluk ve radyal bozukluk için kalibrasyon yöntemi kullanılmıştır. Yeni alınan araç altı görüntüsü üzerindeki bozulma düzeltildikten sonra veri tabanında kayıtlı görüntü ile boyutlarının da eşit hale gelmesi sağlanmıştır. Bu noktada görüntüler test edilerek risk durumu kontrol edilmektedir. Risk olması durumunda yabancı cismi net olarak görebilmek için görüntüler üzerinde görüntü işleme teknikleri uygulanarak fark belirgin hale getirilmeye çalışılmaktadır. Bu noktada öncelikle görüntüler gri seviye resme dönüştürülmekte, ardından görüntüler üzerinde piksel kaymalarına bağlı oluşan bozulmaların en aza indirgenmesi için her iki resim üzerinde histogram eşitleme algoritması uygulanarak gri seviye farklılıklarının en aza indirgenmesi sağlanmıştır. Daha sonra filtre yöntemlerinden yararlanılarak yabancı cisimlerin belirgin hale getirilmesi sağlanmıştır. Ardından SSIM uygulanarak hem yabancı cisim tespit edilmiş hem sınıflandırılma yapılmıştır. Daha sonra LOG transform uygulanarak bulunan yabancı cisim iyice belirgin hale getirilmiştir. Son olarak fark resim kaydedilerek işlem bitirilmiştir.

Abstract:
Today, there may be security risks that are densely populated by people such as high security and military type, schools, shopping malls, shows or trips. One of these security risks is the use of damaging foreign objects hidden under the vehicle. In this context, all measured camera systems and image processing techniques are provided together and the security threat is tried to be determined in advance. The purpose of this use is to develop a system to find hidden foreign objects using exploratory imaging tools for exploratory purposes. In this way, some threats that may occur in public living areas such as military areas, shopping malls, concert areas or workplaces that require high security measures will be reduced. For the proposed imaging system, a database was created using under vehicle reference images defined on the plate. All directional under vehicle images of vehicles arriving at the security point were corrected and recorded with a fisheye camera system. First of all, if there is a deterioration on the newly acquired all-round under vehicle image, this deterioration has been tried to be removed. At this point, the interpolation method for tangential distortion and the calibration method for radial distortion were used. After correcting the distortion on the newly taken under vehicle image, the image recorded in the database and its dimensions are also equalized. At this point, images are tested and the risk status is checked. In case of risk, the difference is tried to be made clear by applying image processing techniques on the images in order to see the foreign body clearly. At this point, firstly the images are transformed into gray-level images, then the histogram equalization algorithm is applied on both images in order to minimize the distortions caused by pixel shifts on the images, thereby minimizing the gray level differences. Then, by using filter methods, foreign objects were made visible. Then, by applying SSIM, the foreign body was detected and classified. Then, by applying LOG transform, the found foreign body has been made clear. Finally, the difference picture was saved and the process was completed.