Bir otomatik hedef tanıma algoritmasının geliştirilmesi

Abstract

Bu bildiri kapsamında bir Otomatik Hedef Tanıma (OHT) sistemi ele alınarak geliştirilmiş ve geliştirilen sistemin Matlab benzetimleri bildiride sunulmuştur. İkinci olarak OHT sistemlerinde kullanılan ve literatürde sıkça karşılaşılan klasik kenar belirleme algoritmalarının dışında yeni bir kenar belirleme algoritması önerilmiştir. Son olarak da Freeman zincir kodlamasının özellik çıkartma aşamasında kullanılabileceği gösterilmiştir. İlgili sistemin sınıflandırma ve karar verme aşaması hariç tamamı değişik test görüntüleri üzerinde denenmiş ve insan gözüne hitap edebilecek seviyede başarılı sonuçlar elde edilmiştir. İleride sınıflandırma aşamasının da gerçeklenmesi ile tasarlanan OHT sisteminin başarımının daha tarafsız bir ölçüt ile test edilmesi hedeflenmektedir. Ayrıca sistemin donanıma yönelik olarak optimizasyonu ile bir Field Programmable Gate Array (FPGA) gerçeklemesinin yapılması hedefler arasındadır.

In this study, first, an Automated Target Recognition/Tracking (ATR, ATT) system is analyzed, developed and simulated on Matlab environment. Second, a new edge detection method is proposed which is obtained by combining two common edge detection algorithms. Finally, it is shown that Freeman chain codding can be used in feature extraction stage of an ATR system. The system is tested for many different image databases, except for its classification and decision making part, which is still under development, and the results are verified by human eye. Note that, with the development of the classification part, the results will be able to verified with an objective criteria. On the other hand, the designed ATR system is planed to be optimized for an hardware and implemented on an FPGA device in a future work.