ASELSAN bünyesinde geliştirilen elektro-optik sistemler, keskin nişancı tüfeklerinin üzerine takılan termal silah dürbünlerinden, savaş uçaklarına entegre edilen ASELPOD gibi karmaşık sistemlere kadar çok geniş bir yelpazede yer alır. Elektrooptik ürün ailesi içindeki bu sistemlerin kullanımları arasında bu denli bir operasyonel farklılık olsa da, temel teknolojik yetenekler ortaktır. Tüm sistemler temel görüntü işleme bloklarına ihtiyaç duyarken, daha karmaşık sistemler görüntü işleme bloklarının yanında daha üst seviye bilgisayarlı görü bloklarını da barındırır.
Görüntü İşleme Yetenekleri - Ham Veriden Görüntüye
Bir elektro-optik kamerada görüntü, sahneden alınan enerjinin sisteme özel tasarlanmış bir optik düzenekten geçirilerek algılayıcının (detektör) üzerine düşürülmesi ile oluşturulmaya başlar. Algılayıcının elektriksel enerjiye çevirdiği sinyalden kullanılabilecek seviyede bir görüntü elde edilebilmesi için bu ham veriye birtakım görüntü işleme bloklarının (algoritmalarının) uygulanması gerekir.
Elektro-optik sistemlere yönelik, gimbal sistemleri için sahne tabanlı NUC (Scene-Based NUC) ve deniz EO sistemlerindeki sis giderme (defog) blokları gibi cihazlara özel gereksinimler doğrultusunda ASELSAN imkânlarıyla yeni görüntü işleme blokları geliştiriliyor. Operasyonel ihtiyaçlardan hareketle, görüntü çözünürlüğünü artırmak için süper-çözünürlük (super-resolution) yeteneğinin kazanılması ve özellikle gimballi sistemlere entegrasyonun tamamlanması çalışmaları hızla devam ediyor.
ASELSAN tarafından özel olarak geliştirilen yenilikçi algoritmaların yanı sıra, kızılötesi görüntü işleme bloklarının cihaza özgü bir şekilde parametrelerinin optimize edilmesi ile sistemlerin performansı artırılıyor.
Derin Sinir Ağlarıyla Hedef tespiti ve Tanıma
Hava platformlarına entegre edilen elektro-optik sistemler ile ORTA İKA2 gibi insansız araç projeleri başta olmak üzere derin sinir ağları tabanlı hedef tespit ve tanıma algoritmalarının sistemlere entegre edilmesi konusunda çalışmalar devam ediyor. Yapılan çalışmalarda, ana konulardaki literatürdeki gelişmeler yakından takip edilirken bir yandan da gerçek operasyonel koşullarda problem olabilecek konularda çalışmalar yürütülüyor. Bu kapsamda, az sayıda örnekle hedef tanıma, küçük hedef tespiti ve bozucu ataklara dayanıklılık gibi konularda üniversite-sanayi iş birliğinin güzel bir örneği olarak ASELSAN Araştırma Merkezi ve İstanbul Teknik Üniversitesi ile birlikte çalışılıyor.
Görüntü Kaynaştırma (Image Fusion)
Birçok elektro-optik sistemde kızılötesi ve görünür bant başta olmak üzere birden fazla banttaki algılayıcı ihtiva eden kameralar bir arada kullanılıyor. Bazı durumlarda sahnenin çeşitli bölgelerinde bilgi içeren kısımlar değişik bantlarda görünür olabiliyor. Her iki banttaki kıymetli bölgeleri bir arada göstermek amacıyla görüntü kaynaştırma algoritmalarından faydalanılıyor. VAN KEDİSİ Füzyon Silah Nişangâhına bu algoritmalar başarı ile entegre edildi.
Hedef Takip
Stabilize sistemlerimizin en önemli yeteneklerinden biri olan hedef takibi ile ilgili çalışmalar uzun yıllardır devam ediyor. Hedef takibi esnasında elektro-optik sistem, kullanıcı tarafından seçilen ya da otomatik olarak tespit edilen bir hedefi kameranın görüntü merkezinde tutmaktadır.
Hedef takip algoritmaları operasyonel kullanım senaryoları gereği, hedefin dönmesi, yakınlaşması ya da uzaklaşması nedeniyle büyüklüğünün değişmesi, parlaklığının ya da arka planının değişmesi, başka bir nesnenin arkasında kalması nedeniyle kısa süreliğine kaybolması ve hızlı kamera hareketlerinin yarattığı olumsuz etkiler gibi hedef takip açısından zor koşullarla baş etmek durumundadır.
Kritik önemdeki saha tecrübelerinin yansıtılması, güncel literatürün takibi ve gitgide daha yüksek donanım kapasitesinde sistemlerin tasarlanmasına bağlı olarak, hedef takip algoritmaları performans açısından sürekli iyileştiriliyor. Bu kapsamda, son yıllarda oldukça başarılı sonuçlar alınmaya başlanan derin öğrenme (deep learning) tabanlı hedef takip yaklaşımlarının yeni nesil ASELSAN sistemlerinde kullanımına yönelik çalışmalar devam ediyor.
Hareketli Hedef Tespiti
Keşif ve gözetleme kameraları başta olmak üzere sabit ve hareketli platformlardan alınan görüntüler üzerinde hareketli nesnelerin tespit edilmesi kullanıcılar için kritik bir yetenektir.
DRAGONEYE gibi kameralarımızda bu yetenekler Kara Kuvvetleri Komutanlığının kullanımına sunuldu. Stabilize elektrooptik gimbal sistemlerimizde de hareketli nesnelerin tespitine yönelik çalışmalar devam ediyor.
Çoklu Hedef Takibi
PİRİ KATS gibi elektro-optik arama ve takip sistemlerinde hedeflerin otomatik bir şekilde tespit edilmesi ve takibi amaçlanır. Burada, operasyonel senaryolar doğrultusunda hedeflerin asgari gecikme ile tespit edilmesi, aynı zamanda, oluşabilecek yanlış tespitlerin de elenmesi gerekir. Bu amaçla, çoklu hedef takibi (multi-target tracking) yaklaşımları sistemlerimizde sıkça kullanılıyor. Bu sayede, hedef otomatik olarak tespit edildikten sonra izi çıkartılarak hassas takip yapacak diğer elektro-optik birimlerine güvenli bir şekilde aktarılabiliyor.
ASELSAN Kızılötesi Görüntü Üreteci
ASELSAN Kızılötesi Görüntü Üreteci, ASELSAN’da ekran kartı teknolojisi temelli donanımlar üzerinde, etkin bilgisayarlı grafik tekniklerinin fiziksel/matematiksel modelleme ile bütünleştirilmesi ile kızılötesi/elektro-optik sentetik görüntü oluşturulmasını sağlamak amacı ile geliştirilmiş bir yazılımdır.
Çalışmalar ilk olarak 2012 yılında HİSAR Kızılötesi Arayıcı Başlık (KÖAB) Geliştirme Projesi kapsamında başlatıldı. HİSAR Projesi kapsamındaki çalışmalarda kazanılan bilgi ve tecrübe yardımıyla ve ASELSAN Kızılötesi Görüntü Üretecini oluşturan altyazılımlar vasıtasıyla diğer kızılötesi/elektro-optik sistem tasarımlarına da katkı sağlanıyor.
Ülkemizin savunma sanayi için çok önemli bir kazanım olan ASELSAN Kızılötesi Görüntü Üreteci, tamamiyle yerli ve milli bir yazılım olup ulusal modelleme/yazılım bilgi, tecrübe ve yeteneğimizin kanıtıdır. Bu yazılımın kabiliyetleri ile yalnız yurt dışı bağımlılığını sona erdirmekle kalınmadı, aynı zamanda fiziksel gerçek benzetimi yapılan ortamlarda birçok sistem tasarım, test ve algoritma geliştirme süreçlerinin geliştirilmesi, iyileştirilmesi ve olgunlaştırılmasına imkân sağlandı.
ASELSAN Kızılötesi Görüntü Üreteci, Çevrimde Donanım (HWIL; Harware in the Loop) ve ASELSAN’da geliştirilen Çevrimde Yazılım (SWIL; Software in the Loop) sistemlerine entegre edildi. Yazılım başta HİSAR Projesi olmak üzere birçok kritik projede ASELSAN mühendisleri tarafından başarı ile kullanılıyor.
Bu yazılım ile birçok farklı senaryoda ve farklı çevresel ortamlarda/koşullarda sentetik kızılötesi sahne oluşturulabiliyor. Elde edilen görüntülerin, algoritma geliştirme çalışmaları, kızılötesi elektro-optik sistem tasarım/optimizasyon çalışmaları ve sistem test/kalifikasyon çalışmalarında kullanımı da mümkündür.
Modüler bir yazılım mimarisi içeren ASELSAN Kızılötesi Görüntü Üretecinde kullanıcı; hedef, arkaplan, atmosfer, kızılötesi sistem, vb. özellikleri tanımlayarak ya da ölçülmüş kızılötesi sistem/ saha verilerini yazılıma tanıtarak sentetik görüntü oluşturabiliyor.
ASELSAN Kızılötesi Görüntü Üreteci, temel olarak kızılötesi ışımalar açısından, üç boyutlu dünyayı, mümkün olduğunca gerçeğe yakın bir şekilde oluşturmak amaçlı geliştirildi. Sistem temel olarak hedef, arka-plan, atmosfer ve kamera bloklarından meydana geliyor. Çeşitli nesnelerin/ hedeflerin üç boyutlu kızılötesi imza verileri yazılıma girilebiliyor. Bu yazılım ile uzamsal/zamansal gürültü, bulanıklık, kötü piksel, vb. birçok sistem ve sahne bağımlı etkiyi barındıran sentetik görüntüler elde edilebiliyor.
ASELSAN Kızılötesi Görüntü Üretecinde, elektronik harp tekniklerinin benzetimi de ele alınıyor. Örneğin, yazılımda ısı fişeği (flare) gibi çeşitli elektronik harp teknikleri modellemeleri de mevcut olup; bu yetenek, genel elektronik harp tekniklerini de içerecek şekilde geliştiriliyor.
ASELSAN Kızılötesi Görüntü Üretecinde, kızılötesi sentetik görüntüler, fiziksel denklemlerin matematiksel yaklaşımları da içerecek şekilde çözülmesi ile elde edilmekte olup; tamamı ile radyometri temelli bir araçtır.
Bu yazılım içerisinde çok detaylı optik ve elektromanyetik teori tabanlı, teorik ve pratik temele dayanan fonksiyonlar bulunuyor ve uzamda üç boyutlu olarak; zaman boyutu da eklendiğinde dört boyutlu olarak, kızılötesi sahne benzetimi yapılabiliyor.
ASELSAN Kızılötesi Görüntü Üretecinde algılayıcı çıktısı olan ham veriler elde edilebiliyor. Bu örnekte sabit örüntüye sahip uzamsal gürültü, zamansal gürültü ve kötü pikseller bulunuyor.
Kaynak: ASELSAN Dergisi 107. Sayısı / MGEO Elektro-Optik Sistemler Program Direktörlüğü Müdür Dr. Hamza Ergezer / Lider Mühendis Dr. Özgür Murat Polat / Lider Mühendis Yücel Cengiz Özer