gerçek zamanlı gömülü hedef takibi yapabilen soğutmasız kızıl ötesi ...

(a)
(c)
Şekil 9: (a) Orjinal İmge, (b) İmge histogrramı,
(c) Eşikleme
sonrası hedef (d) Morfolojik işlem sonrası hedef
Yapay imgenin ardından eşikleme tabannlı
yaklaşım gerçek
kızıl ötesi imgeler üzerinde denenmiştir. ŞŞekil
10(a)’da kızıl
ötesi imgede yakalanan hedef gösterilmiştir.
Karşılaştırma için
Otsu’nun eşikleme yöntemi kullanılmıştıır.
Şekil 10(b)’de
Otsu’nun eşikleme yöntemi sonucu ellde
edilen sonuç
gösterilmiştir.
(a)
(b)
Şekil 10: (a) Uyarlanabilir eşikleme yönntemi
ile yakalana
hedef, (b) Otsu yöntemi ile yakalanan hedef f
Şekil 11’de Kalman filtreleme sonuccu
oluşan imgeler
gösterilmiştir. Şekil 11(a)’da x eksenine görre
hedef pozisyonu
gösterilmiştir. Şekilden görüleceği üzere, x ekseninde hedef
tespit ile takip sonuçları arasında bir fark bulunmamaktadır.
Şekil 11(b)’de y eksenine göre hedef pozisyyonu
gösterilmiştir.
y ekseninde x ekseninin aksine, hedeefin
pozisyonunun
zamanla değiştiği gözlenmektedir.
(a)
(b)
Şekil 11: Kalman Filtreleme Sonuçları: (aa)
x eksenine göre
hedef tespit ve takip sonuçları, (b) y ekseninne
göre hedef tespit
ve takip sonuçları
(b)
(d)
5. SONUUÇLAR
Bu çalışmada, kızılötesi kammera
tasarımı ve bu kamerayı
kullanarak gerçek zamanlı gömmülü
hedef tespit ve takip
uygulamaları gerçekleştirilmiştirr.
Kamera, algılayıcıdan imge
verisini okumak için gerekli kkontrolleri
sağlayan, çevresel
birimlerin ve DSP'nin kontrolüünü
sağlayan APKD kartına
sahiptir. APKD ve DSP'nı birrbiriyle
haberleşmesinde PPI
protokolü kullnılmıştır. DSP, ggerçek
zamanlı olarak hedef
tespit ve takip uygulamalarını geerçekleştirebilmektedir.
Hedef
tespit ve takip sistemleri için kulllanılan
algoritmalar, hesapsal
yükünün az olması nedeniyle ddiğer
algoritmalara göre daha
avantajlıdır. Testler yapay olarakk
üretilen kızılötesi görüntü ile
tasarlanan kameradan elde edilen kızılötesi görüntü
kullanılarak yapılmıştır. Her ikki
görüntü verisi kullanılarak
yapılan testler sonucu, gerçek zzamanlı
hedef tespit ve takip
uygulamalarının gerçekleştirildiğği
gözlemlenmiştir.
Tasarlanan kamera 16 MHzz
saat frekansında, 640×480
uzamsal çözünürlüğü için saniyede 50 çerçeve
işleyebilmektedir.. Kameranın güç tüketimi 4.8 Watt'tır.
Kamera tasarımı sonucunda, kkameranın
üzerinde bulunan
LX25T model APKD kaynaklarınnın
%25'i kullanılmıştır.
6. KAYNNAKÇA
[1] L. Changchun, J. Nan, J.SSi,
G.P. Abousleman,"Robust
target detection and trackinng
in outdoor infrared video,"
Acoustic, Speech and Signaal
Processing, 2008. ICASSP
2008. IEEE International Conference
on, pp. 1489-1492,
March 2008.
[2] R.Walczyk, A. Armitage, T. David Binnie, "FPGA
Implementation of Hot Spott
Detection in Infrared Video,"
ISSC 2010, UCC, Cork, Junne
23-24
[3] T.E. Salem, D. Ibitayo, B.RR.
Geil, "Validation of Infrared
Camera Thermal Measuremments
on High-Voltage Power
Electronic Components, ," Instrumentation and
Measurement, IEEE Transaaction
on, vol. 56, pp. 1973-
1978, October 2007.,
[4] A. Cherian, J. Anders, VV.
Morellas, B. Mettler, N.
Papanikolopoulos, "Motionn
estimation of a miniature
helicopter using a single onboard camera," pp. 4456-
4461, July 2010.
[5] T. Sosnowski, G. Bieszczzad,
M. Kastek, H. Madura,
"Processing of the image frrom
infrared focal plane array
using FPGA-based system," " Mixed Design of Integrated
Circuits and Systems (MIXXDES),
2010 Proceedings of
the 17th International Connference,
pp. 581-586, June
2010.
[6] Z. Tang, X. Wang, "An Effficient
Algorithm for Infrared
Small Target Detectionn,"
Second International
Conference on Information aand
Computing Science, , vol.
2, pp.51-54, 2009.
[7] M.S. Alam, A.Bal, "Improvved
Multiple Target Tracking
via Global Motion Compensation
and Optoelectronic
Correlation", Industrial Eleectronics,
IEEE Transactions
on, vol.54, pp 522-529, Feb. . 2007.
[8] W.Kun, Z. Yongqiang, P. QQuan,
Z. Hongcai, "IR Target
Detection Based onn
Kernel PCA and
QuadraticCorrelation Filter, ," Image and Graphics, 2007.
ICIG 2007. Fourth Internatiional
Conference on. pp. 448-
452, Aug. 2007