Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2016
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Mahmut Esat Demirhan
Danışman: ÖZGÜL SALOR DURNA
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.