본 논문에서는 모폴로지 연산을 기반으로 소형 표적 후보를 찾고, 변형된 가우시안 거리 함수를 이용해서 소형 표적을 검출하는 방법을 제안한다. 기존의 소형 표적 검출 방법은 예측 필터를 이용하는 방법과 모폴로지를 이용하는 방법이 있다. 예측필터를 이용하는 방법의 경우 최소 오차 수렴 시간이 오래 걸리고, 모폴로지를 이용하는 방법의 경우 클러터에 취약하고, 소형 표적의 크기를 고려하여 구조요소의 크기를 선정해야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존 연구 방법의 단점을 보완한 강인한 소형 표적 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 미디언 필터를 사용해서 클러터를 제거한다. 다음으로 다양한 크기의 구조 요소를 이용해 닫힘 연산과 열림 연산을 수행하고, 닫힘 연산 결과와 열림 연산 결과를 차 연산 하여 표적 후보 화소를 구한다. 정확한 소형 표적을 검출하기 위해 표적 후보 영역에서 가우시안 거리 함수를 이용하여 표적을 검출한다. 제안한 방법은 클러터에 민감하지 않고, 98%의 검출율을 보였다.
본 논문에서는 소형표적의 검출속도를 개선하기 위하여, SAD 알고리즘을 이용한 소형표적 검출 방법을 제안한다. 먼저 미디언 필터를 사용해서 클러터를 제거한다. 다음으로 다양한 크기의 구조 요소를 이용해 닫힘 연산과 열림 연산을 수행하고, 닫힘 연산 결과와 열림 연산 결과를 차 연산 하여 표적 후보 화소를 추출한다. 정확한 소형 표적을 검출하기 위해 표적 후보 영역에서 가우시안 거리 함수를 이용하여 표적을 검출한다. 검출 속도를 개선하기 위하여 다음 7프레임에서는 표적의 방향성을 예측한 후, SAD알고리즘을 이용해서 표적을 검출한다. 제안한 방법은 예측된 영역에서만 표적을 추출함으로써 97%의 검출율을 나타내며, 실시간 처리가 가능한 장점을 가지고 있다.
본 논문에서는 복잡한 배경을 가지는 전방 관측 열상(FLIR; forward looking infrared) 영상에서의 소형 표적 탐지 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 먼저 이전 프레임과 현재 프레임의 차를 구하여 표적의 움직임 정보를 획득할 뿐만 아니라 시간적으로 발생하는 배경 잡음을 제거한다. 이때 먼 거리에서 다가오는 표적이나 속도가 느린 표적의 경우 차 영상 내에서의 표적의 움직임 정보는 매우 작은 명암도 값을 가진다. 이런 작은 명암도 값을 두드러지게 하여 표적 탐지를 용이하게 하기 위하여 프레임 차 영상에 국부 감마교정을 행한다. 이렇게 표적이 개선된 영상에서 국부적인 통계적인 특성을 이용하여 탐지 지표를 계산한 후 가장 낮은 탐지 지표 값을 탐지하고자하는 표적으로 선정한다. 실험을 통하여 제안한 기법이 표적의 탐지성능이 기존의 탐지기법보다 우수하였음을 확인하였다.
도메인 필터 및 레인지 필터, 이들 두개의 가우시안 필터에 의해 동작하는 양방향 필터 (bilateral filter)는 원 영상의 선예도 상승 및 노이즈 감소 특성을 가지는 비선형 필터이다. 본 논문은 적외선 소형 표적 탐지에 있어서 양방향 필터을 표적이 없는 경우의 배경을 예측하는 배경 예측기로 설계하고자 한다. 이를 위하여 양방향 필터의 도메인 필터 및 레인지 필터의 표준 편차는 배경 영역과 표적 영역 사이에서 적응적으로 가변되어야 한다. 제안한 양방향 필터는 국부 창 주위 블록에 대하여 그 평균값들의 분산 특성을 이용하여 도메인 필터 및 레인지 필터의 표준 편차를 적응적으로 가변시킨다. 또한 처리되는 화소에 대하여 주위 블록 평균값들의 분산값이 작을 경우 평탄 배경 및 표적 영역으로 분류하고, 그 분산값이 클수록 에지 영역으로 분류하여 양방향 필터 처리함으로써 배경 예측의 정확도를 향상시켰다. 이러한 필터 구조의 양방향 필터는 표적이 없는 경우의 배경을 예측하여 표적을 포함하는 원 영상과 표적이 없는 경우의 예측 배경과의 차를 이용하여 소형 표적을 검출할 수 있다. 실험 결과에서 제안한 양방향 필터를 이용한 방법이 기존의 방법들보다 표적 검출률이 우수함을 확인하였다.
수중에서 기동하는 소형무인 플랫폼은 미래의 핵심적인 해군전력이지만, 이와 동시에 아군세력을 위협하는 비대칭 세력이기도 하다. 이러한 소형무인 플랫폼을 탐지, 식별하기 위한 하나의 방법으로 반복적 수치해석 기법에 기반한 물성추정 기법을 소개한다. 물성추정 기법은 표적의 위치정보뿐만 아니라 표적의 물리적인 물성치를 추정할 수 있기 때문에 정지한 표적을 탐지 및 식별할 수 있으며, 다수의 수중표적도 동시에 탐지 가능하며, 표적과 주변 자연물체와의 구분이 가능한 장점을 가진다. 본 연구에서는 기존에 제안한 기법을 보다 확장하여, 실제 호수시험 획득자료를 이용하여 실제 수중 소형표적을 대상으로 물성추정을 수행하였다. 그 결과 단 한 개의 채널신호만으로도 소형플랫폼에 대한 물성추정이 가능하였으며, 현장자료에도 강인한 결과를 획득할 수 있었다.
본 논문에서는 영상에서 반복적인 가우시안 커널을 사용하여 소형 표적의 크기와 위치를 검출하는 방법을 제안한다. 소형 표적의 크기와 위치를 검출하는 방법은 우선 페이싯 모델을 원 영상에 적용하여 국부 극대 값을 검출하고 $3{\times}3$ 가우시안 커널을 반복적으로 사용한다. 이때 반복횟수에 따른 국부 극대값 $D_2$를 비교하여 이에 따른 소형 표적의 크기를 결정한다. 또한 계산의 복잡성을 줄이기 위하여 커널을 반복적으로 사용할 때 가우시안 피라미드를 사용하였다. 실험에서는 소형 표적의 크기와 위치가 반복 횟수에 따라 정확히 검출되는 것을 확인하였고 기존의 방법에 비하여 처리속도가 개선된 것을 확인하였다.
본 논문에서는 낮은 SNR을 가지는 적외선 영상에서 강인한 소형 표적 검출을 위해 모폴로지 차 연산을 수행하여 표적 후보 영역을 찾고 화소 라벨링을 통해 후보 영역의 위치를 찾는다. 기존의 모폴로지 연산 기반의 표적 검출 방법들은 적외선 영상에 존재하는 클러터에 취약하다는 단점으로 인해 검출 정확도가 낮다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 후보 영역에서 표적과 배경 잡음을 분류하기 위해 Moravec 알고리즘과 LCM(Local Contrast Measure) 알고리즘을 결합함으로써 표적 향상과 배경 잡음 억제를 동시에 달성한다. 또한, 제안하는 알고리즘은 기존에 실시간 표적 검출을 위해 개발되었던 모폴로지 연산과 가우시안 거리 함수를 이용한 표적 검출 방법의 단일 객체에 제한적인 검출 문제를 해결하여 복수 객체를 효율적으로 검출할 수 있다.
본 논문은 적외선 영상 시퀀스 (infrared image sequences)에서 시간적 프로파일 (temporal profile)을 기반으로 한 시간적 화소 (temporal pixel)들의 외적 (cross product)을 사용한 새로운 소형 표적 검출 방법을 제안한다. 소형 표적 및 그 주변배경은 시간적 특성이 서로 다르므로, 시간적 프로파일에서 화소들의 외적을 사용한 가설검증을 통하여 표적 화소 및 배경화소를 구분하고, 그 결과를 기반으로 시간적 배경 (temporal background)을 예측한다. 소형 표적은 원 시간적 프로파일과 예측된 시간적 배경 프로파일의 차에 의해 검출한다. 기존 방법과 제안한 방법의 성능 비교를 위하여, ROC (receiver operating characteristics) 곡선을 실험에서 사용하였다. 실험결과에서 제안된 방법이 기존방법들보다 오경보율 (false alarm rate)이 낮고, 표적 및 배경에 대한 향상된 식별력을 가짐을 확인하였다.
소형 무인항공기가 발달함에 따라 영상센서의 활용이 증가하였다. 특히 발전된 컴퓨팅 파워와 소형화된 영상센서의 발달로 무겁고 값비싼 레이더 장비의 기술을 영상센서로 구현하는 연구가 활발히 진행 중이다. 영상 이동표적표시(Moving Target Indication MTI) 기법은 이런 시대의 흐름에 따라 발달된 기술이며 현재 미군의 소형무인항공기 RQ-11 Raven에 상용화 되었다. 본 논문에서는 소형 무인항공기용 영상 MTI 기법의 원리를 설명하고 영상 MTI에서 주로 사용하는 카메라 운동 보 정 기법인 매개변수/비매개변수 방식의 영상정합의 접근법을 위주로 설명하였다. 또한 소형 무인항공기용 영상감시시스템 구현에서 가장 큰 문제점인 시차/항공기 진동 보정에 대한 진행 중인 연구논문도 소개하였다.
본 논문은 적외선 연속 영상에서 배경 추정 필터와 칼만 필터, 평균 이동 알고리즘을 사용하여 다중 소형 표적들의 소멸과 생성시에도 표적들의 위치를 추적하는 시스템을 제안한다. 배경 추정 영상파 원 영상과의 차 영상을 사용해서 정지 영상에서의 표적 후 정보를 구하고, 칼만 필터와 후보 표적의 분류를 이용하여 다중 표적을 추적 한다. 마지막으로 평균 이동 알고리즘을 사용하여 표적들의 세부 위치를 조정한다. 실험을 통하여 배경 추정 필터들의 성능을 비교 분석하였고, 제안하는 알고리즘이 기존의 추적 시스템과 비교하여 안정적으로 추적이 됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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