Sentetik açıklıklı radar görüntülerinde otomatik hedef tanıma
Automatic target recognition in synthetic aperture radar images
Yazar: MAHMUT ESAT DEMİRHAN
Danışman: DOÇ. DR. ÖZGÜL SALOR DURNA
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Sentetik Açıklıklı Radar (SAR) sistemleri, tüm hava koşullarında çalışabilme, gece ve gündüz görüntüleme yapabilme gibi özellikleri nedeniyle geniş bir kullanım alanı bulmaktadır. SAR sistemleri, özellikle askeri alanda keşif görevlerinde kullanılır. SAR sistemleri tarafından elde edilen görüntüler, çeşitli örüntü tanıma teknikleri kullanılarak değerlendirilir ve görüntülerdeki hedefler bu yöntemler kullanılarak tanımlanabilir. Bu çalışmada, farklı askeri araç tiplerine ait olan SAR görüntüleri için bir otomatik hedef tanıma yöntemi sunulmuştur. Görüntülerdeki hedef tipleri üç aşamadan geçirilerek sınıflandırılmıştır. Bunlar önişleme, öznitelik çıkartma ve sınıflandırma aşamalarıdır. SAR görüntülerinde karşılaşılan yüksek benek gürültüsü, ortalama filtre ve eşikleme yöntemleri uygulanarak azaltılmış, hedef bölgesi arka plandan ayrıştırılmıştır. Öznitelik çıkartma aşamasında ise piksel tabanlı öznitelikler, değiştirilmiş radyal fonksiyon (MRF – Modified Radial Function) öznitelikleri ve eliptik Fourier betimleyicileri (EFD – Elliptic Fourier Descriptors) olmak üzere üç farklı tipte öznitelik grubu oluşturulmuştur. Sınıflandırma aşamasında ise farklı sınıflandırıcılar ile sonuçlar incelenmiştir. Destek Vektör Makinelerinde (SVM – Support Vector Machines) polinomiyal, radyal temelli ve lineer çekirdek fonksiyonları kullanılarak sınıflandırma gerçekleştirilmiştir. Ayrıca k-En Yakın Komşu (k-NN – k-Nearest Neighbors) algoritması ile de sınıflandırma gerçekleştirilmiştir. Sınıflandırma sonuçları, hata matrisleri ve Alıcı Çalışma Karakteristiği (ROC – Receiver Operating Characteristics) eğrileri ile incelenmiş ve karşılaştırılmıştır. Bu değerlendirmeler sonucunda en yüksek doğru sınıflandırma oranına %96 ile polinomiyal çekirdek fonksiyonu kullanan SVM sınıflandırıcısında ulaşıldığı gözlemlenmiştir.

Abstract:
Synthetic Aperture Radar (SAR) systems, having the advantages such as all weather, day and night imagery capability, have been used in many applications recently. Especially, in the military area, SAR systems are employed for the reconnaissance missions. The images collected from SAR systems can be evaluated by using pattern recognition techniques and the targets on these images can be identified. In this study, an automatic target recognition methodology is proposed for SAR images belonging to various types of military vehicles. Targets on these images are classified by implementing three steps, which are preprocessing, feature extraction, and classification. High level of speckle noise is minimized by applying averaging filters and thresholding techniques and the target area is separated out from the background. In the feature extraction step, three categories of features are proposed. Pixel-based features, Modified Radial Function (MRF)-based features and Elliptic Fourier Descriptors (EFD). Finally, the classification accuracies for Support Vector Machines (SVM) with polynomial kernel, SVM with Radial Basis Function (RBF) kernel, SVM with linear kernel, and k-Nearest Neighbors (k-NN) classifiers are compared with confusion matrices and Receiver Operating Characteristics (ROC) curves. It has been shown that, the highest classification accuracy, which is 96%, is obtained with the SVM classifier employing polynomial kernel.