Evaluation of a target recognition algorithm using the sensor model

Abstract

Bu çalışmada, bulanma ve gürültü tarafından bozulmuş olan imgelerüzerinde bir hedef tanıma algoritmasının başarımının degerlendirilmesi yapılmaktadır.İmge bozulmalarının benzetimi, geliştirmiş oldugumuz Sensör Modeli Yazılımı kullanılarak yapılmaktadır. Yazılım, Modülasyon Transfer Fonksiyonu temelli bulanma veüç boyutlu gürültü modellerini içermektedir. Ç alışmanın ana amacı sensör modelinin, hedef tanıma algoritmalarının başarımlarını degerlendirmek kapsamındakiönemini göstermektir. Bu kapsamdaörnek bir algoritma olarakÖlçek DegişimsizÖznitelik Dönüşümü tabanlı bir hedef tanıma algoritması seçilmiştir. Bu amaç dogrultusunda kızılötesi bandındä ozellikle atmosferik faktörlerin (türbülans ve aerosol) baskın oldugu koşullar altında imge bozulmaları benzetilmiş ve seçilen hedef tanıma algoritmasına olan etkileri belirli metrikler yardımıyla degerlendirilmiştir. Ç alışmanın sonuçlarının sentetik imgeüreteçleri kullanılarak kızılötesi bandında hedef tespit, takip ve tanıma algoritmalarının başarımlarının eniyilenmesi kapsamındaki araştırmalara yol gösterici olacagı degerlendirilmektedir. ABSTRACT In this work, the performance of a target recognition algorithm is evaluated on images distorted by blur and noise. We simulate such image distortions using our Sensor Model Software. The software includes a blur model based on the modulation transfer function and a 3-D noise model. The main objective of the work is to show the importance of the sensor model for evaluating the performance of target recognition algorithms. An example algorithm, which is based on the Scale Invariant Feature Transform has been selected for this evaluation. Under conditions for which atmospheric factors (turbulence and aerosol) are dominant, image degradations have been simulated and their effect on the algorithm has been evaluated using relevant measurement criteria. This work is believed to shed light to the efforts for increasing the efficiency of target detection, tracking and recognition algorithms in the infrared band by employing synthetic image generators.