Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster
Yıl 2020, Cilt: 35 Sayı: 3, 1269 - 1284, 07.04.2020
https://doi.org/10.17341/gazimmfd.535892

Öz

Kaynakça

  • Daniels, D. J., Surface-Penetrating Radar, 2nd edition, IEEE Press, 2004.
  • Akkaya, A.E. and Talu, M.F., Extended Kalman Filter Based IMU Sensor Fusion Application for Leakage Position Detection in Water Pipelines. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 32(4), 1393-1404, 2017.
  • Abujarad, F., A. Jostingmeier, and A. S. Omar, Clutter Removal for Landmine Using different Signal Processing Techniques, Proc. of the Tenth IEEE International Conference Ground Penetrating Radar, Delft- The Netherlands, 697-700, Haziran 2004.
  • Brunzell, H., Detection of shallowly buried objects using impulse radar. IEEE Transactions on Geoscience and Remote sensing, 37(2), 875-886, 1999.
  • Verma, P. K, A. N. Gaikwad, D. Singh and, M. J. Nigam, Analysis of Clutter Reduction Techniques for Through Wall Imaging in UWB range, Progress In Electromagnetics Research B, 17, 29-48, 2009.
  • Abujarad, F., G. Nadim, and A. Omar, Clutter Reduction and Detection of Landmine Objects in Ground Penetrating Radar Data Using Singular Value Decomposition (SVD), Proc. of the 3rd International Workshop on Advanced Ground Penetrating Radar, Delft- The Netherlands, 37-42, Mayıs 2005.
  • Tuncer, T., A novel image authentication method based on singular value decomposition. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 32(3), 877-886, 2017.
  • Kumlu, D., and I. Erer, A Comparative Study on Clutter Reduction Techniques in GPR Images, International Conference on Electrical and Electronics Engineering, Ankara-Türkiye, 323-328, Nisan 2017.
  • Temlioglu, E., and I. Erer, Clutter Removal in Ground-Penetrating Radar Images Using Morphological Component Analysis, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 13 (12), 1802-1806, 2016.
  • Kumlu, D. and Erer, I., Clutter removal techniques in ground penetrating radar for landmine detection: A Survey, Operations Research for Military Organizations, IGI global, 375-399, 2019.
  • Bao, Q. Z., Q. C. Li, and W. C. Chen, GPR Data Noise Attenuation on The Curvelet Transform, Applied Geophysics, 11 (3), 301-310, 2014.
  • Terrasse, G., N. Jean-Marie, T. Emmanuel, and D. Emeline, Application of the Curvelet Transform for Clutter and Noise Removal in GPR Data, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observation and Remote Sensing, 10 (10), 4280-4294, 2017.
  • Kumlu, D. and Erer, I., The multiscale Directional Neighborhood Filter and Its Application To Clutter Removal in GPR Data, Signal, Image and Video Processing, 12 (7), 1237-1244, 2018.
  • Buades, A., B. Coll, and J.-M. Morel, A Non-Local Algorithm for Image Denoising, IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, San Diego-USA 60-65, Haziran 2005.
  • Hu, J., and S. Li, The Multiscale Directional Bilateral filter and Its Application To Multisensor Image Fusion, Information Fusion, 13 (3), 196-206, 2012.
  • Yin, H., and S. Li, Pansharpening with Multiscale Normalized Nonlocal Means Filter: A Two-step Approach," IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, 53 (10), 5734-5745, 2015.
  • Warren, C., G. Antonios, and G. Iraklis, gprMax: Open Source Software To Simulate Electromagnetic Wave Propagation for Ground Penetrating Radar, Computer Physics Communications, 209, 163-170, 2016.
  • Temliolu, E., I. Erer, and D. Kumlu, A Least Mean Square Approach To Buried Object Detection for Ground Penetrating Radar, IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Forth Worth-USA, 4833-4836, Temmuz 2017.
  • Vrije Univ. Brussel (VUB). Real GPR data. http://www.minedet.etro.vub.ac.be. Erişim tarihi Eylül 01, 2011.

Yerel olmayan ortalamalar yaklaşımı ile yere nüfuz eden radar görüntülerinde kargaşa giderme

Yıl 2020, Cilt: 35 Sayı: 3, 1269 - 1284, 07.04.2020
https://doi.org/10.17341/gazimmfd.535892

Öz

Bu
makalede, yere nüfuz eden radar (YNR) görüntülerinde mevcut olan kargaşayı
gidermek için yerel olmayan ortalamalar (YOO) süzgeci tabanlı yöntemin
kullanılması önerilmiştir. YOO süzgeci diğer yerel ortalama alan süzgeçlerden
farklı olan bilateral süzgecin genellemesi olarak düşünülebilir, çünkü YOO
süzgeci ilgili pikselin ağırlığını bulurken görüntüde benzer komşu piksellerin
değerlerine bakarak karar verir. Bu çalışmada, YOO süzgeci  çok ölçekli-yönlü olacak şekilde
genişletilmiş ve bu yeni yönteme çok-ölçekli yönlü yerel olmayan ortalamalar
(ÇYYOO) süzgeci ismi verilmiştir. Daha sonra, bu yöntem YNR görüntüleri içinde
bulunan hedef ve kargaşaya ait doğal geometrik bilgileri yakalamak amacıyla görüntüleri
yaklaşım ve detay alt uzaylara ayrıştırmak için kullanılmıştır. Ayrıştırma
yapıldıktan sonra, kargaşa sadece diyagonal bilgi içeren alt uzay görüntülerini
koruyarak giderilmiştir.  Daha sonra, kargaşası
giderilmiş YNR görüntüsü elde etmek için geriye kalan alt uzaylara ters dönüşüm
uygulanır. Önerilen yöntem benzetim ve gerçek YNR veri seti kullanılarak
literatürde var olan mevcut yöntemler ve yeni önerilen komşuluk filtresi
tabanlı yöntem ile alıcı işletim karakteristik (AİK) eğrileri üzerinden karşılaştırılmış,
üstünlüğü kanıtlanmıştır. 

Kaynakça

  • Daniels, D. J., Surface-Penetrating Radar, 2nd edition, IEEE Press, 2004.
  • Akkaya, A.E. and Talu, M.F., Extended Kalman Filter Based IMU Sensor Fusion Application for Leakage Position Detection in Water Pipelines. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 32(4), 1393-1404, 2017.
  • Abujarad, F., A. Jostingmeier, and A. S. Omar, Clutter Removal for Landmine Using different Signal Processing Techniques, Proc. of the Tenth IEEE International Conference Ground Penetrating Radar, Delft- The Netherlands, 697-700, Haziran 2004.
  • Brunzell, H., Detection of shallowly buried objects using impulse radar. IEEE Transactions on Geoscience and Remote sensing, 37(2), 875-886, 1999.
  • Verma, P. K, A. N. Gaikwad, D. Singh and, M. J. Nigam, Analysis of Clutter Reduction Techniques for Through Wall Imaging in UWB range, Progress In Electromagnetics Research B, 17, 29-48, 2009.
  • Abujarad, F., G. Nadim, and A. Omar, Clutter Reduction and Detection of Landmine Objects in Ground Penetrating Radar Data Using Singular Value Decomposition (SVD), Proc. of the 3rd International Workshop on Advanced Ground Penetrating Radar, Delft- The Netherlands, 37-42, Mayıs 2005.
  • Tuncer, T., A novel image authentication method based on singular value decomposition. Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 32(3), 877-886, 2017.
  • Kumlu, D., and I. Erer, A Comparative Study on Clutter Reduction Techniques in GPR Images, International Conference on Electrical and Electronics Engineering, Ankara-Türkiye, 323-328, Nisan 2017.
  • Temlioglu, E., and I. Erer, Clutter Removal in Ground-Penetrating Radar Images Using Morphological Component Analysis, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 13 (12), 1802-1806, 2016.
  • Kumlu, D. and Erer, I., Clutter removal techniques in ground penetrating radar for landmine detection: A Survey, Operations Research for Military Organizations, IGI global, 375-399, 2019.
  • Bao, Q. Z., Q. C. Li, and W. C. Chen, GPR Data Noise Attenuation on The Curvelet Transform, Applied Geophysics, 11 (3), 301-310, 2014.
  • Terrasse, G., N. Jean-Marie, T. Emmanuel, and D. Emeline, Application of the Curvelet Transform for Clutter and Noise Removal in GPR Data, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observation and Remote Sensing, 10 (10), 4280-4294, 2017.
  • Kumlu, D. and Erer, I., The multiscale Directional Neighborhood Filter and Its Application To Clutter Removal in GPR Data, Signal, Image and Video Processing, 12 (7), 1237-1244, 2018.
  • Buades, A., B. Coll, and J.-M. Morel, A Non-Local Algorithm for Image Denoising, IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, San Diego-USA 60-65, Haziran 2005.
  • Hu, J., and S. Li, The Multiscale Directional Bilateral filter and Its Application To Multisensor Image Fusion, Information Fusion, 13 (3), 196-206, 2012.
  • Yin, H., and S. Li, Pansharpening with Multiscale Normalized Nonlocal Means Filter: A Two-step Approach," IEEE Transaction on Geoscience and Remote Sensing, 53 (10), 5734-5745, 2015.
  • Warren, C., G. Antonios, and G. Iraklis, gprMax: Open Source Software To Simulate Electromagnetic Wave Propagation for Ground Penetrating Radar, Computer Physics Communications, 209, 163-170, 2016.
  • Temliolu, E., I. Erer, and D. Kumlu, A Least Mean Square Approach To Buried Object Detection for Ground Penetrating Radar, IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Forth Worth-USA, 4833-4836, Temmuz 2017.
  • Vrije Univ. Brussel (VUB). Real GPR data. http://www.minedet.etro.vub.ac.be. Erişim tarihi Eylül 01, 2011.
Toplam 19 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Mühendislik
Bölüm Makaleler
Yazarlar

Deniz Kumlu 0000-0002-7192-7466

İşın Erer 0000-0002-2225-6379

Yayımlanma Tarihi 7 Nisan 2020
Gönderilme Tarihi 5 Mart 2019
Kabul Tarihi 14 Ocak 2020
Yayımlandığı Sayı Yıl 2020 Cilt: 35 Sayı: 3

Kaynak Göster

APA Kumlu, D., & Erer, İ. (2020). Yerel olmayan ortalamalar yaklaşımı ile yere nüfuz eden radar görüntülerinde kargaşa giderme. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 35(3), 1269-1284. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.535892
AMA Kumlu D, Erer İ. Yerel olmayan ortalamalar yaklaşımı ile yere nüfuz eden radar görüntülerinde kargaşa giderme. GUMMFD. Nisan 2020;35(3):1269-1284. doi:10.17341/gazimmfd.535892
Chicago Kumlu, Deniz, ve İşın Erer. “Yerel Olmayan Ortalamalar yaklaşımı Ile Yere nüfuz Eden Radar görüntülerinde kargaşa Giderme”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 35, sy. 3 (Nisan 2020): 1269-84. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.535892.
EndNote Kumlu D, Erer İ (01 Nisan 2020) Yerel olmayan ortalamalar yaklaşımı ile yere nüfuz eden radar görüntülerinde kargaşa giderme. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 35 3 1269–1284.
IEEE D. Kumlu ve İ. Erer, “Yerel olmayan ortalamalar yaklaşımı ile yere nüfuz eden radar görüntülerinde kargaşa giderme”, GUMMFD, c. 35, sy. 3, ss. 1269–1284, 2020, doi: 10.17341/gazimmfd.535892.
ISNAD Kumlu, Deniz - Erer, İşın. “Yerel Olmayan Ortalamalar yaklaşımı Ile Yere nüfuz Eden Radar görüntülerinde kargaşa Giderme”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 35/3 (Nisan 2020), 1269-1284. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.535892.
JAMA Kumlu D, Erer İ. Yerel olmayan ortalamalar yaklaşımı ile yere nüfuz eden radar görüntülerinde kargaşa giderme. GUMMFD. 2020;35:1269–1284.
MLA Kumlu, Deniz ve İşın Erer. “Yerel Olmayan Ortalamalar yaklaşımı Ile Yere nüfuz Eden Radar görüntülerinde kargaşa Giderme”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, c. 35, sy. 3, 2020, ss. 1269-84, doi:10.17341/gazimmfd.535892.
Vancouver Kumlu D, Erer İ. Yerel olmayan ortalamalar yaklaşımı ile yere nüfuz eden radar görüntülerinde kargaşa giderme. GUMMFD. 2020;35(3):1269-84.