Derin öğrenme tabanlı gerçek zamanlı renkli gece görüşü

Yoğunlaştırılmış Yük Bağlantılı Aygıt (ICCD) gibi gece görüş sistemleri düşük ışık koşullarında (örneğin gece görüşü) hedef tanıma sağlar, ancak bir sahnedeki birden fazla nesnenin görüntülerini ayırmak ve hızlı bir şekilde analiz etmek için elverişsizdir. Gece görüş sistemlerinde gündüz gibi renkli bir görüntüye sahip olmak, görüntü analizini, gözlemcinin durumsal farkındalığını, tepki süresini ve algısal analizi (insan görüşü) kesinlikle iyileştirir. Çalışmanın amacı, gece görüş sistemlerindeki renkli tek tonlu(yeşil) görüntüyü derin öğrenme ağı kullanarak gerçek zamanlı olarak renge dönüştürerek gerçekçi bir görüntüye dönüştürmektir. Görüntüden görüntüye transferde kullanılan tekniklerden biri olan Cycle-GAN yöntem olarak tercih edilmiştir. Gece görüş alanının uygulaması doğayı gözlemlemiyle sınırlıdır. Bu amaçla vahşi doğada yakalanan tilkilerin veri seti seçilmiştir. Ağı eğitmek için gece görüş fotoğrafları veri setine ihtiyaç duyulmuştur. Araştırmalarda böyle bir veri setine rastlanmamıştır. Tez çalışmasını gerçekleştirebilmek için gece görüş filtresi geliştirilmiştir. Bu filtre, renkli görüntüden dört belirgin yeşil gece görüş tonu üretir: ay ışığı yokken, çeyrek ay ışığı varken, yarım ay ışığı varken ve dolunay ışığı varken. Çalışmanın ilk katkısı, dört belirgin ay ışığı gece görüş filtresi kullanılarak üretilen tilki veri setidir. İkincisi, renkli tek tonlu(yeşil) gece görüş görüntülerini renklendirmek için derin öğrenme ağı CycleGAN'ın kullanılması ilk defa bu tezde gerçekleştirilmiştir. Üçüncüsü, dört farklı Ay ışığı filtresi kullanılarak veri setinin çoğaltılması da gece görüş veri seti için bir veri seti artırma tekniği olarak kabul edilebilir.