Adana Adıyaman Afyon Ağrı Aksaray Amasya Ankara Antalya Ardahan Artvin Aydın Balıkesir Bartın Batman Bayburt Bilecik Bingöl Bitlis Bolu Burdur Bursa Çanakkale Çankırı Çorum Denizli Diyarbakır Düzce Edirne Elazığ Erzincan Erzurum Eskişehir Gaziantep Giresun Gümüşhane Hakkari Hatay Iğdır Isparta İstanbul İzmir K.Maraş Karabük Karaman Kars Kastamonu Kayseri Kırıkkale Kırklareli Kırşehir Kilis Kocaeli Konya Kütahya Malatya Manisa Mardin Mersin Muğla Muş Nevşehir Niğde Ordu Osmaniye Rize Sakarya Samsun Siirt Sinop Sivas Şanlıurfa Şırnak Tekirdağ Tokat Trabzon Tunceli Uşak Van Yalova Yozgat Zonguldak
İstanbul 26 °C
Gök Gürültülü

Araştırmacılar küçük kızılötesi hedef tespiti için yeni bir yol buluyor

20.03.2021
88
Araştırmacılar küçük kızılötesi hedef tespiti için yeni bir yol buluyor

Optik mühendisliğin gelişimi olarak, kızılötesi arama ve izleme (IRST) sistemi yaygın olarak kullanılmaktadır. IRST sisteminin çalışma mesafesi, tipik olarak karmaşık arka planlarda ve düşük sinyal-dağınıklık oranı (SCR) ve küçük boyutlu olan küçük hedeflerin tespit performansı ile oldukça ilişkilidir.

Şekil 1. Genel mimari, maskeleme, uyarlanabilir ölçek faktörü tahmini, kontrast ve gradyan haritası oluşturma ve yinelemeli segmentasyon kullanarak hedef tespitinden oluşur. Kredi bilgileri: XIOPM

Küçük kızılötesi (IR) hedefler popout davranışı sergiler ve hedef dokular ve SCR, çevresindeki piksellerden oldukça farklıdır. Hedef pikseller, yerel kontrast ve gradyan değerleri açısından arka plan piksellerinden farklıdır. Popout davranışı ve yerel SCR kombinasyonu, hedef adayları verimli bir şekilde aramada önemli bir rol oynar, yerel kontrast ve gradyan özellikleri ise gerçek hedefleri güçlü arka plandaki dağınıklıklardan doğru bir şekilde ayırmak için etkilidir.

Çin Bilimler Akademisi’nin (CAS) Xi’an Optik ve Hassas Mekanik Enstitüsü’nden (XIOPM) Prof. Dong Yongsheng liderliğindeki bir araştırma ekibi, daha akıllı ve daha hızlı küçük kızılötesi gerçekleştirmek için hızlı uyarlanabilir maskeleme ve yinelemeli segmentasyon ile ölçekleme önerdi.

Hız ve performans arasındaki dengeyi sağlamayı düşünen araştırmacılar, giriş görüntüsüne bir Gauss (DoG) filtresi farkı uyguladılar ve ikili bir maske hesapladılar ve maskeye dayalı bir ölçek faktörünü uyarlamalı olarak tahmin ettiler. Maskeler ve ölçek faktörleri, hızlı ve doğru bir genel hedef tespit sistemini mümkün kıldı.

Araştırmacılar küçük kızılötesi hedef tespiti için yeni bir yol buluyor
Şekil 2. Son teknoloji yöntemler arasında tespit puanlarının karşılaştırılması. Doğru ve yanlış segmentasyon sonuçları sırasıyla kırmızı ve sarı dairelerle işaretlenmiştir. Kredi bilgileri: XIOPM

Daha sonra, yüksek performanslı hedef tespiti ve arka plan bastırma için yerel kontrast ve gradyan özelliklerini birleştirdiler. Ve hedeflerin doğru şekilde çıkarılması, yinelemeli segmentasyon ile gerçekleştirildi. Sonuçlar yayınlandı IEEE Geosience ve Uzaktan Algılama Mektupları.

Önerilen hızlı uyarlanabilir maskeleme ve yinelemeli segmentasyon (FAMSIS) yöntemi ile ölçeklendirme ve karşılaştırma yöntemlerinin algılama puanları / haritaları Şekil 2’de gösterilmektedir, son yedi karede ikisi oldukça loş ve küçük olan üç hedeftir.

Önerilen yöntem, ikinci sıradaki füzeler gibi zorlu hedefleri tespit etmede açık bir avantaja sahiptir. Daha da önemlisi, önerilen yöntem, dördüncü ve beşinci sırada gösterildiği gibi, güçlü dağınıklık gürültüsü olan loş ve küçük hedefler için en sağlam şekilde gerçekleştirildi.


Daha fazla bilgi:
Yaohong Chen vd. Hızlı Uyarlanabilir Maskeleme ve Yinelemeli Segmentasyon ile Ölçeklendirmeye Dayalı Küçük Kızılötesi Hedef Tespiti, IEEE Jeoloji ve Uzaktan Algılama Mektupları (2021). DOI: 10.1109 / LGRS.2020.3047524

Çin Bilimler Akademisi tarafından sağlanmıştır.

ZİYARETÇİ YORUMLARI - 0 YORUM

Henüz yorum yapılmamış.