이 논문에서는 PDA(Probabilistic Data Association) 필터를 이용한 표적 추적에서 평균자승추정오차의 기대값을 최소화하는 표적 검출 문턱값의 최적제어 방법을 제시하고, 닫힌 형태의 준최적해를 구한다. 최적의 검출 문턱값을 구하기 위한 이전의 연구에서는 그래프를 이용한 부정확한 최적화 방법이나, 매우 시간이 많이 소요하는 수치해석적 최적화 알고리듬을 사용하였다. 하지만, 이 논문에서는 정보감소인자의 수치적 근사화식을 이용하여, 최적제어문제로 정식화하여 닫힌 형태의 준최적 검출 문턱값을 구하였다. 이 결과는 실시간 표적 추적에서 유용하게 사용될 수 있다.
본 논문에서는 4개의 적외선 검출기로 구성된 Crossed Array Tracker를 위한 반대응 기법을 제안한다. 입력 신호로부터 표적 신호만을 추출해 내기 위해서 표적과 섬광탄의 에너지 방사 특성과 대기 투과 특성을 고려하고 2개의 검출 대역을 설정한다. 그리고 두 대역의 입력신호 비를 이용하여 표적에 의한 신호만을 추출해서 효과적인 표적 추적을 가능하게 한다.
보병이 레이저로 표적을 지시하고 원격사격통제체계가 타격하는 방식의 유무인 복합체계에서 전자광학 추적장비를 통한 표적지시용 레이저 검출은 필수적이다. 이를 위해 본 연구에서는 영상기반 코릴레이션 필터를 통해 적외선 레이저를 기존의 색상기반, 기계학습 등의 기법보다 효과적으로 검출하는 방법을 구현하였다. 또한 실험을 통해 주간에는 직사광선 노이즈를 효과적으로 제거하고 200mw 출력의 적외선 레이저를 10-20m 거리에서 검출, 노이즈가 없는 야간에는 100m 이상의 거리에서 안정적으로 검출하는 것을 확인하였다. 이를 통하여 원격사격통제체계의 전자광학 추적장비를 통한 표적지시 레이저 검출 및 추적 구현의 기반을 마련하였다.
본 논문은 다중 해상도 영상에서 3차 페이싯 모델을 이용하여 적외선 영상의 원거리에 위치하고 있는 초소형 표적의 위치와 크기를 검출하기 위한 방법을 제안한다. 먼저, 원 영상을 점차 축소하여 여려 단계의 다중 해상도의 영상들로 구성한다. 각 단계에서의 다중 해상도 영상들에 대해 페이싯 모델과 국부 극대 조건을 적용하여 초소형 표적의 위치를 검출한다. 다중 해상도 영상에서 각 페이싯 모델의 국부 극대값을 의미하는 $D_2$값 중 최대 크기를 가지는 위치를 표적의 위치라고 평가한다. 이 경우 각 단계의 다중 해상도 영상들에 대해 크기가 다른 표적의 검출이 가능하게 된다. 본 논문에서 제안한 초소형 표적 검출 방법은 초소형 표적이 있는 다양한 적외선 영상에서 실험하였다. 기존의 페이싯 모델을 이용한 방법에서는 하나의 마스크만 적용시킨 것에 반해 제안된 방법은 하나의 마스크를 다중 해상도 영상에서 적용하였다. 고정된 마스크를 다중 해상도 영상에 적용함으로써 마스크의 크기를 달리하는 효과를 확인하였고 그에 따라 검출하는 표적의 크기도 다름을 확인하였다. 이를 이용해서 표적의 위치뿐만 아니라 크기도 검출할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 적외선 영상 시퀀스에서 2차원 양방향 필터 (bilateral filter)를 이용하여 표적의 공간적 정보를 추출하고, 시퀀스의 시간적 프로파일에서는 1차원 양방향 필터를 이용하여 표적의 시간적 정보를 추출하여 표적의 궤적을 검출하는 3차원 양방향 필터를 제안하였다. 평탄 배경 및 표적 영역, 에지 영역을 구별하기 위하여 2차원 영상에서는 공간적 분산값을 이용하며, 배경 프로파일 및 표적 프로파일, 에지 프로파일을 구별하기 위하여 화소의 시간적 프로파일에서는 시간적 분산값을 이용하였다. 이를 통하여 공간적으로는 표적이 없는 배경을 예측하고, 시간적으로는 표적이 없는 배경 프로파일을 생성한다. 최종적으로 공간적으로 예측된 배경 및 시간적으로 예측된 배경 프로파일을 이용하여 표적의 궤적을 추출한다. 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 가졌음을 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.
최근 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상의 거리 및 도플러 해상도가 높아짐에 따라 표적의 탐지 정확도는 향상되고 있지만 처리할 데이터 용량이 급증하고 있다. 기존의 단일 셀 기반 CFAR 검출기는 전체 영상 내에서 모든 거리 셀 데이터를 검사하여야 하므로 CFAR 검출기의 속도 성능 저하를 가져온다. 본 논문에서는 다중셀 기반 CFAR 처리 방법을 2단으로 개선하여 1단계에서는 다중 셀 평균 기반 CFAR 검출을 이용하여 예상 표적 지역을 검출하고, 2단계에서는 예상 표적 지역에 대해서만 단일 셀 기반 CFAR 검출을 수행함으로써 처리 시간을 줄이고 표적의 탐지 성능을 획기적으로 향상시켰다. 제안된 기법에 대한 성능은 실제 SAR 영상을 통하여 기존의 단일 셀 기반 방식과 다중 셀 평균 기반 검출 방식을 비교 분석하였다.
최근 드론의 활용이 여러 방면에서 급격하게 증가하고 있다. 드론은 원격으로 표적을 효율적으로 촬영할 수 있어 감시와 보안 시스템에 유용하다. 본 논문은 드론을 이용한 움직이는 차량을 검출하는 세 가지 방법을 연구한다. 배경 영상, 선행 프레임, 또는 이동 평균 프레임과 현재 프레임과의 감산 기법을 이용한 표적 검출을 비교한다. 프레임 감산 후 형태학적 필터링을 적용하여 검출률을 높이고 오보율을 감소시킨다. 또한 표적의 크기를 알고 있다는 가정 하에 영역크기 비교를 통하여 오경보 영역을 제거한다. 실험에서는 움직이는 3대의 자동차를 드론으로 촬영하여 앞서 제시한 방법에 따라 표적을 검출하고 각각 검출율과 오보율을 구하였다.
적외선 영상의 근거리 표적 (near targets)은 표적의 내부영역은 화소 값이 균일하고, 경계 영역은 배경과 인접해 있기 때문에 화소 값 변화가 불균일하다. 이러한 특성에 기초하여 본 논문은 적응적 구조요소 (adaptive structure element)를 이용한 열림 연산자에 의한 적외선 영상 표적 검출 기법을 제안한다 먼저, 국부 분산 가중치 정보 엔트로피 (weighted information entropy, WIE)를 이용하여 후보 표적군의 위치와 경계영역을 추출한 후, 이 경계 영역에 대하여 라벨링 연산을 수행하여 대략의 표적 영역을 검출한다. 이 대략의 표적 영역에 대하여 제한한 적응적 구조 요소를 이용한 열림 연산자를 수행함으로써 정확한 표적 모양을 검출한다. 이 구조 요소는 표적 경계 영역에서 필터창의 가중치 정보 엔트로피의 평균값을 계산함으로써 얻어진 표적 경계 폭에 의한 결정된다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 추출 성능이 뛰어남을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 팬/틸트가 탑재된 스테레오 카메라를 이용한 새로운 지능형 이동표적 추적감시 시스템을 제안하고 구현하였다. 제안된 시스템은 먼저, 스테레오 카메라에서 입력된 영상으로부터 YCbCr 칼라 임계치 기법을 사용하여 표적 얼굴영역을 검출한 다음, 지능형 시각 시스템에 기반한 팬/틸트 탑재형 스테레오 카메라의 능동적인 제어를 통해 표적의 다양한 변화에 관계없이 표적의 거리정보 및 3차원적 이동 정보를 실시간적으로 검출함으로써 표적의 적응적 추적감시를 수행하게 된다. 80 프레임의 스테레오 영상을 사용한 실험 결과, 이동표적에 대한 실시간적 위치정보 검출 및 적응적 추적을 확인하였으며 특히, 팬/틸트 추적후 표적 중심좌표의 수평, 수직 표준편차가 매우 작은 값인 1.82, 1.11로 각각 유지되고, 표적의 3차원적 위치 좌표값의 오차 역시 평균 0.5% 이하로 유지됨이 분석됨으로써 이를 통한 새로운 실시간 스테레오 표적 감시추적 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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