SAR Görüntülerindeki Arazi Alanlarının Bölge-Tabanlı Segmentasyonu

Abstract

Sentetik Açıklıklı Radar (SAR) görüntüleri günümüzde çok çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır. SAR görüntülerindeki görüntü benekleri ve piksel benzerliklerinden dolayı görüntü segmentasyonu oldukça zordur. Son yollarda kullanılan derin öğrenme teknikleri karmaşık görüntülerde var olan bu zorlukları minimize etmektedir. Bir derin öğrenme mimarisi olan Evrişimsel sinir ağları (ESA) bölge tabanlı segmentasyon yöntemlerinde etkin bir biçimde kullanılmaktadır. Bu çalışmada, evrişimsel sinir ağlarının bölge tabanlı segmentasyon yöntemi kullanılarak SAR görüntülerindeki arazilerin tahmini, segmentasyonu ve akıllı bir biçimde maskelenmesini gösteren bir yaklaşım sunulmuştur. Önerilen yöntem, bölge tabanlı evrişimsel sinir ağının doğru ve etkili bir şekilde kullanıldığında, SAR görüntülerindeki arazilerin sınıflandırıldığını göstermiştir.

Synthetic Aperture Radar (SAR) is widely used in a lot of areas in nowadays. Image segmentation is very difficult in SAR images due to image speckles and pixel similarities. Deep learning techniques that are used in recent years minimize to these difficulties that are in complexity images. Convolutional neural networks (CNN) which is a deep learning architecture are effectively used in region-based segmentation methods. In this study, an approach that shows to prediction, segmentation and an intelligent masking of terrains of the SAR images is proposed by being used to region-based segmentation method of Convolutional Neural Network. The proposed method shows that the terrains in the SAR images are classified when the regionbased convolutional neural network is effectively used with high accuracy. © 2020 IEEE.