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 연구에서는 고해상도 위성영상인 TerraSAR-X와 WorldView-2 등을 융합하여 표적의 특성을 고려한 표적군(Group of targets) 검출을 수행하였다. 관심 대상으로 하는 표적은 고정되어 있으며, 군(Group)을 이루고 있는 특징이 있다. 표적 후보를 검출하기 위해 대상 물체의 레이더 후방산란 특성을 이용한 Constant False Alarm Rate (CFAR) 알고리즘을 적용하였다. 검출된 표적 후보군으로부터 비표적을 제거하기 위해 표적의 크기 정보를 이용한 화소 클러스터링, 표적군을 이루는 표적들간의 배치 특성을 이용한 네트워크 클러스터링. 그리고 SAR 간섭기법 적용이 가능한 간섭쌍이 있는 경우 긴밀도 정보를 이용하였다. 또한, 오경보(False Alarm)를 감소시키고 최종 표적을 결정하기 위해, 표적의 형태 정보를 추출할 수 있는 Electro-Optical (EO) 영상을 바탕으로 효과적인 타원 검출 기법을 개발하였다. 개발된 표적군 검출 알고리즘을 10개 지역에 적용한 결과, 표적군 검출율은 100%, 단일 표적에 대한 오경보율은 0.03~0.3개/$km^2$, 평균 오경보는 1.8군/$64km^2$로 낮은 오경보와 높은 검출율을 보이며 표적군이 검출되었다. 본 연구에서 개발된 표준화된 표적 검출 기법은 향후 무인화된 표적 검출 시스템 구축에 핵심적인 기술이 될 것으로 전망한다.
적외선 탐색 및 추적 시스템에서 원거리에 표적이 존재할 경우 표적의 크기가 매우 작고, 해무와 같은 클러터와 다양한 센서 잡음으로 인해 표적의 검출이 매우 어렵다. 특히 표적의 화소 값과 유사한 잡음이나 클러터가 존재하는 경우 일반적인 임계화 기법을 적용하는 경우 표적의 오검출 위험이 매우 높다. 이러한 이유로 본 논문에서는 영상의 밝기 정보와 표적에 대한 사전 정보를 이용하여 최적의 표적 검출 결과를 도출하기 위한 적응적 임계화 기법을 제안한다. 소형 표적을 강조하기 위하여 인간 시각 시스템을 반영한 CSF(Contrast Sensitivity Function)를 적용하고, 표적이 강조된 영상에서 영상의 밝기 정보와 거리 정보를 이용하여 표적을 검출한다. 다양한 환경 조건에서 획득된 적외선 영상에 대한 실험 결과들은 제안 알고리즘의 견실한 성능을 보여준다.
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.
이 논문에서는 NN 필터를 이용한 표적추적을 위한 최적의 신호 강도 및 표적 검출 문턱값을 구하였다. 이를 위하여 먼저 HYCA 방식을 이용하여 NN 필터의 추적성능을 예측할 수 있도록 하고, 이것에 기초하여 예측된 추적성능과 신호 강도 및 표적 검출 문턱값 사이의 관계를 나타내었다. 그리고 이러한 관계를 이용하여 다음과 같은 다양한 비용에 대한 최적 파라미터를 얻었다: (1)위치 추정 오차 분산 합을 최소화하는 최적의 표적 검출 문턱값 순열(sequence); (2)유효 게이트 면적 합을 최소화하는 최적의 표적 검출 문턱값 순열; (3)표적 신호 강도 합을 최소화하는 최적 표적 신호 강도 및 표적 검출 문턱값 순열.
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 탐지영역에 존재하는 이동 표적의 유무 정보만을 제공하는 USN(Ubiquitous Sensor Network) 기반 PDR(Pulse Doppler Radar) 센서 노드 환경에서 인접한 PDR 센서로 부터 이동하는 표적의 경로에 따른 검출 시간차의 통계적 특성을 이용한 표적 경로 검출 알고리즘을 제안한다. 알고리즘에 사용된 변수는 실측 실험정보를 기반으로 도출한 표적 검출 시간차와 비검출 시간차이다. 그리고 PDR 센서 탐지 영역에서 발생되는 표적 이동경로는 센서를 관통하는 경로, 센서와 병렬로 이동하는 경로 그리고 두 센서 사이를 바라보고 진입한 후 한쪽 센서 방향으로 향하는 3가지 경우이고, 각 경우에 대해 500회의 실험을 수행 하였다. 그 결과 각 경우에 따른 오류 검출 백분율은 각각 5.67%, 5.83% 그리고 7.17% 으로 제한된 표적 검출 환경에서 정확하게 표적 경로를 검출한다.
LFM 신호를 이용하여 속도가 변화하는 표적의 존재 유무를 검출하는 기존의 소나시스템에서는 다수의 LFM 도플러 상관기를 통해 얻은 결과들을 시간상에서 정렬시킨 후 최대값을 테스트 셀로 선택하여 사용한다. 이때 정밀한 표적 검출을 하기 위해서는 많은 수의 LFM 도플러 상관기들이 필요하며, 이로 인해 요구되는 연산량과 메모리도 역시 증가하게 되어 정밀한 LFM 표적 검출기를 실제 구현하는 것을 어렵게 한다. 본 논문에서는 LFM 신호를 사용하는 소나시스템에서 표적 속도 변화에 강인하면서도 고속으로 표적 존재 유무를 검출하기 위한 새로운 기법을 제안하였다. 제안하는 기법에서는 많은 수의 LFM 도플러 상관기들의 정렬된 결과를 합하여 테스트 셀을 만들었으며, 이를 통해 SNR을 향상시킬 뿐만 아니라 표적 속도 변화에 강인한 SNR 값을 제공하여 검출기의 성능을 향상시킨다. 또한 제안하는 기법은 많은 수의 LFM 도플러 상관기들의 정렬된 결과를 합하는 과정을 하나의 합필터로 구현하여 연산량을 획기적으로 줄임으로써 표적을 고속으로 검출할 수 있게 하였다.
본 논문은 FLIR(forward looking infra-red) 영상에서 효과적인 표적검출이 가능하도록 명도값의 변화방향이 발산하는 경우의 대칭성을 강조한 발산 방향성 강조 대칭변환(DDEGST, divergent-direction-emphasis generalized symmetry transform)을 제안한다. 제안된 방안에서는 명도값의 변화방향이 발산하는 경우의 대칭도가 강조 될 수 있도록 일반화 대칭변환의 위상 가중함수를 여현함수 대신 지수함수를 사용해서 표적의 명도값이 배경에 비해 상대적으로 크게 나타나는 FLIR 영상에서 효과적인 표적 검출이 가능하도록 한다. 제안한 표적 검출 방안의 성능을 평가하기 위해, 실험에서는 기존의 GST 변환 방법과 제안 방법을 비교, 분석한다. 제안 방법이 FLIR 영상에서 우수한 성능을 가짐을 증명한다.
본 논문은 적외선 유도 무기의 표적 추적 시뮬레이션을 위한 공중 표적 추적 모델링에 대한 연구이다. 표적의 적외선 특성, 대기 투과 특성, 및 검출기 특성에 대한 모델링이 핵심 기술을 이루는 이 모델링은 시선, 거리, 및 대기 상태에 따른 다양한 추적 조건에서 공중 표적을 포착하는 과정을 보여준다. 계산된 결과를 측정값과 비교하거나 제안된 모델링을 적외선 표적 추적에 관련된 여러 시뮬레이션들에 적용하여 그 효용성을 확인하였다. 또한, 제안된 모델링은 유사 표적으로부터 표적만을 효과적으로 찾아내기 위한 최적 검출기 및 검출 대역 설정을 위한 이정표로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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