Özet:
Otonom saldırı ve savunma sistemlerinin önem kazandığı günümüz savunma teknolojilerinde,kuşkusuz ATR (otomatik hedef tanıma) de önemli bir yere sahiptir. ATR, görüntü işlemetekniklerinden oluşan nesne tanıma algoritmalarının, askeri hedefleri otonom olarak ayırtetmesidir. ATR, 1980'lerin başlarından beri araştırılmaktadır ve aşama aşama savaşsistemlerine entegre edilmektedir (Ratches vd.,1997).ATR algoritmalarının en önemli problemi, getirdiği işlem yükü düşünülmeksizin ve tek birsenaryoya bağlı olarak çalışmalarıdır. Ne var ki, akademik bir araştırmadan çok, sistemmühendisliği bakış açısıyla mevcut savaş sistemlerine uyum, gerçek zamanlı çalışabilme,farklı koşullara karşı dayanıklılık ve girdi olarak alınabildiği varsayılan bilgilerin savaşalanında tedarik edilebilirliği ATR algoritmalarını gerçek sistemlere dönüştürecekparametrelerdir.ATR konusu üzerine dünya literatüründe binlerce makale ve yayın olduğu bilinmesine karşınTürkiye'den çok az sayıda makale ve tezin bu konu üzerinde yoğunlaştığı görülmüştür.İncelenen makale ve tezlerin ya literatür taraması yaptığı, ya kullanılabilecek metotlarıkarşılaştırdığı ya da ATR algoritmasının bir kısmını anlattığı görülmüştür.Yapılan tez çalışmasında ise literatürdeki çalışmaların bir çoğundan farklı olarak,ATR(Otomatik Hedef Tanıma) sistem olarak ele alınacak, geliştirilen ATR algoritması, önişlemlerinden sınıflandırmasına kadar her aşamayı barındıracak ve çalışan yöntemin heraşaması detaylı olarak uygulanan resimlerle birlikte anlatılacaktır. Geliştirilen ATRalgoritması, her hangi bir pozisyon veya hedef renk bilgisi kullanılmadan, gerçek zamanlıçalışabilen, farklı senaryolara karşı dayanıklı, farklı büyüklüklerde ve farklı renklerdekihedefleri ayırt edebilen, hedef parametrelerini ve veri tabanını kullanan, bilinen görüntüişleme tekniklerinin birlikte kullanılmasıyla ve optimize edilmesiyle geliştirilmiş melez biryöntemdir.
