A NOVEL TENSOR RPCA METHOD FOR CLUTTER SUPPRESION IN GPR IMAGES

Authors : Deniz Kumlu, Batuhan Gündoğdu

Pages : 27-42

View : 16 | Download : 13

Publication Date : 2021-04-19

Article Type : Research

Abstract :Yere nüfuz eden radar (YNR) görüntülerinde kargaşanın varlığı hedef tespit oranını büyük ölçüde etkilemektedir ve kargaşanın bastırılması için birçok yöntem önerilmiştir. Bu yöntemler temel olarak alçak sıra, alçak sıra ve seyrek ve tensör ayrıştırma yöntemleri olarak gruplanabilir. Temel bileşen analizi (TBA) kargaşa bastırma yöntemler arasında ilk akla gelen yöntemdir ve alçak sıra ailesinde yer alır. Daha sonra, bu yöntem alçak sıra ve seyrek ayrıştırma yöntemi olarak gürbüz temel bileşen analizi (GTBA) adıyla geliştirilmiş ve yüzeye yakın gömülen hedefler ve pürüzlü yüzeyler gibi zorlu durumlarla başa çıkabilir hale gelmiştir. Son zamanlarda önerilen tensör tabanlı yöntemler alçak sıra ve seyrek ayrıştırma problemine alternatif çözümler sağlamaktadır. Bu yöntemlerin sonuçlarından motive olarak, yeni bir ön-dönüşüm adımı ile tensör gürbüz temel bileşen analizi (TGTBA) yöntemi önerilmiştir ve önerilen yöntem TBA ve GTBA yöntemleri ile benzetim veri seti üzerinden karşılaştırılmıştır. Önerdiğimiz yöntem klasik TBA ve yeni önerilen GTBA yöntemlerine karşı hem görsel hem de sayısal olarak üstünlük sağlamıştır.
Keywords : Yere Nüfuz Eden Radar (YNR), Temel Bileşen Analizi (TBA), Gürbüz TBA (GTBA), Tensör GTBA (TGTBA), gprMax