Yüksek Lisans Adayı: Engin Uzun

EABD: Çokluortam Bilişimi

Tarih: 03.09.2024 / 13:30

Yer: B-116

Özet: Atmosferik türbülans, sıcaklık, rüzgar hızı ve nem gibi faktörlerden kaynaklanır ve atmosferin kırılma indeksinde rastgele dalgalanmalara yol açar. Bu fenomen, uzun menzilli gözlem sistemlerinin görüntü kalitesini geometrik bozulmalar ve mekansal-zamansal değişen bulanıklık ile düşürür. Türbülans, görünür ve termal bantlar da dahil olmak üzere çeşitli görüntüleme spektrumlarını etkileyebilir. Bu tez, termal görüntülerdeki atmosferik türbülans sorununu ve bunun nesne tespit modellerine etkisini ele almaktadır. Bu zorluğun üstesinden gelmek için, değişen şiddet seviyelerine sahip türbülanslı görüntüleri eğitim verisi olarak kullanarak nesne modellerinin performansını artıran bir veri artırma yöntemi öneriyoruz. Geometrik bir türbülans simülatörü kullanarak eğitim örnekleri üretiyor ve Geometrik, Zernike tabanlı ve P2S tabanlı simülatörleri kullanarak türbülanslı test setlerini oluşturuyoruz. Bu sayede, artırma yöntemimizin farklı türlerdeki simüle edilmiş türbülanslar arasında etkinliğini doğruluyoruz. Sonuçlarımız, bu veri artırma yaklaşımının hem türbülanslı hem de türbülanssız termal test görüntüleri için performansı önemli ölçüde artırdığını göstermektedir.