Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2018
Öğrenci: AHMET KARAGÖZ
Danışman: İRFAN KARAGÖZ
Özet:Sentetik Açıklıklı Radar (SAR) Sistemleri, hava platformlarına entegre edilerek, keşif ve gözetleme maksadıyla, gece/gündüz ve her türlü hava koşullarında, uzun mesafeden yüksek çözünürlüklerde görüntü oluşturabilme yeteneğine sahip yüksek teknoloji içeren radar sistemleridir. SAR sistemlerinden elde edilen görüntüler çeşitli makine öğrenmesi algoritmaları ve görüntü işleme yöntemlerinden yararlanılarak hedef tanıma, hedef tespiti uygulamalarında kullanılabilmektedir. Bu çalışmada, SAR görüntüleri ile askeri hedef tanıma yapılan literatür çalışmaları araştırılmış ve otomatik hedef tanımada sınıflandırma başarısını artıran hibrid bir sistem önerilmiştir. Çalışma içeriği dört temel kısımdan oluşmaktadır. Bunlar SAR sistemlerinin temel prensiplerinin öğrenilmesi, görüntü iyileştirme, öznitelik çıkarımı ve sınıflandırma kısımlarıdır. Görüntü iyileştirme aşamasında, farklı tipteki askeri araçlara ait SAR görüntülerinde yer alan yüksek orandaki benek gürültüsünün azaltılması için çeşitli filtreleme ve eşikleme yöntemleri kullanılmıştır. Bölütleme aşamasında hedef bölgenin gereksiz ayrıntı ve hedefe ait olmayan bilgi içeren görüntü bölgesinden ayrıştırılmasını sağlamak amacıyla bazı bölütleme yöntemlerinden ve İstatistiki Bölge Birleştirme algoritmasından yararlanılmıştır. Ön işleme yapılmış görüntüler üzerinde Gabor filtreler ve Sağlam Özelliklerin Hızlandırılması algoritmaları kullanılarak özellik çıkarımı yapılmıştır. Sınıflandırma kısmında ise özellikle Seyrek Gösterim yöntemi üzerine yoğunlaşılmıştır. Bu sayede farklı araç tiplerine ait SAR görüntüleri kullanılarak çok yüksek oranda hedef tanıma başarısı elde edilmiştir. Ayrıca çalışmada Gabor filtreleri ve Seyrek Gösterim yönteminin hibrid olarak kullanılması ile elde edilen yüksek başarı oranı yine sınıflandırma aşamasında kullanılan Naive Bayes ve KNN(k En Yakın Komşu) metodları ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlarda Gabor filtreleri ve Seyrek Gösterim yöntemi kullanıldığında SAR görüntülerinin sınıflandırma doğruluğu oranının % 96'nın üzerinde başarı sağladığı gözlemlenmiştir.