Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Akdeniz Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik-Elektronik Mühendisliği, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2015
Öğrenci: Hakan Aktaş
Danışman: REFİK SEVER
Özet:Görüntü işleme algoritmaları günümüzde birçok alanda kullanılmakta olup, bunlardan bir tanesi de nesne takibi uygulamalarıdır. Nesne takip sistemlerinin en yaygın kullanıldığı alanların başında askeri ve güvenlik uygulamaları gelmektedir. Günümüzde yaygın olarak kullanılan insansız hava araçlarının en temel işlevlerinden biri nesne takip uygulamalarıdır. Nesne takip sistemleri için önerilmiş bir çok yöntem olmakla birlikte bunlardan bir tanesi de Şablon Eşleştirme yöntemidir. Şablon Eşleştirme yönteminin doğruluk oranı çok fazla olmasına rağmen çok fazla işlem yükü gerektirmektedir. Söz konusu nesneyi takip etmek olunca, yapılan işlemin gerçek zamanlı olması gerekmekte; bu da yüksek hız ve performansı sağlayabilecek donanımların ve algoritmaların kullanılmasını zorunlu kılmaktadır. Bu çalışmada işlem yoğunluğu yüksek Şablon Eşleştirme Algoritması için tur sayısını ve işlem yükünü azaltacak iki aşamalı yeni bir algoritma önerilmiştir. Eşleştirme için Farkların Mutlak Değerlerinin Toplamı metodu kullanılmıştır. Geliştirilen bu algoritma, Alan Programlanabilir Kapı Dizisi (FPGA) üzerinde gerçeklenmiştir. Algoritma, FPGA üzerindeki rastgele erişimli bellek öbekleri (BlokRAM) efektif bir şekilde kullanılarak daha da hızlandırılmıştır. Bu sayede, geliştirilen algoritma, İnsanız Hava Aracı (İHA – UAV) görüntülerinde gerçek zamanlı nesne takibi yapabilecek hale getirilmiştir.