SAR (sentetik açıklıklı radar) görüntülerinde bölütleme

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2021

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: HAKAN ERTEN

Danışman: GAZİ ERKAN BOSTANCI

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu tez çalışması kapsamında amaçlanan SAR (Sentetik Açıklıklı Radar) görüntüleri ile yeni bir veri seti oluşturma aşamalarının detaylı olarak açıklanması, derin öğrenme modelleri ile bu yeni veri setinin nasıl kullanıldığının gösterilmesi ve kullanılan bu modellerin Mc Nemar's testi ile kıyaslanmasıdır. SAR görüntülerine ücretsiz ve kolay bir şekilde erişilebilse de, görüntülerdeki benek gürültüsü ve ücretsiz etiketlenmiş veri setinin olmamasından dolayı görüntü işlemede direkt olarak kullanılamamaktadır. Bu çalışmada, öncelikle bu gürültüler ortadan kaldırılmış, elde edilen görüntülerin bölütlemede kullanılabilmesi için görüntüler etiketlenmiş ve bölütlemede en başarılı sonuçlar veren derin öğrenme modelleri ile bu yeni veri seti denenmiştir. Toplamda 3 ayrı model kullanılmış olup, modellerden hangisinin daha başarılı olduğu Mc Nemar's testi ile kıyaslanmıştır. Sonuç olarak, kullanılan modellerden HRNet ile %92.23 toplam piksel doğruluğu (PA) ve mean Intersection over Union (mIoU) değeri %70.60 olarak elde edilmiştir. Ayrıca, benek gürültüsünün görüntü bölütlemesindeki etkisini göstermek amacıyla, benek gürültülü görüntüler ile gürültüsüz görüntüler karşılaştırılmış ve sonuçlar birbirleri ile kıyaslanmıştır.