This paper reports a reliable GRD (Ground Resolved Distance) measurement method of using natural targets instead of the method using artificial targets. For this, we developed an edge profile extraction technique suitable for natural targets. We demonstrated the accuracy and stability of this technique firstly by comparing GRD values generated by this technique visually inspected GRD values for artificial targets taken in laboratory environments. We then demonstrated the feasibility of GRD estimation from natural targets by comparing GRD values from natural targets to those from artificial targets using satellite images containing both artificial and natural targets. The GRDs measured from the proposed method were similar to the values from visual inspection and the GRDs measured from the natural targets were similar to the values from artificial targets. These results support our proposed method is able to measure reliable GRD from natural targets.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.18
no.4
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pp.53-60
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2013
We propose a method for improving detection speed of small target detection system using SAD algorithm. First, the proposed method deletes clutters using a median filter. Next, it does closing and opening operation using various size of structure elements, and extracts candidate pixels for a target with subtraction operation between the results of closing and opening operation. It finally detects a small target using a gaussian distance function from the candidate pixels. To improve detection speed, it detects a target performing SAD algorithm only for the predicted target areas for next every 7 frames. The proposed method not only enables a real time process because it considers only predicted area but also shows detecting rate of 97%.
Target signal feature parameters are very important to classify target by active sonar. Two highly correlated broad band pulses separated by time T have a time separation pitch(TSP) of 1/T Hz which is equal to the trough-to-trough or peak-to-peak spacing of its spectrum. In this study, TSP informations which represent feature of each target signal were effectively extracted by the FFT. The extracted TSP feature parameters were also applied to the pattern recognition algorithm to classify target and to analyze their properties.
In this paper, a new spectral unmixing based target detection algorithm is proposed which adopted Iterative Error Analysis as a tool for extraction of background endmembers by using the target spectrum to be detected as initial endmember. In the presented method, the number of background endmembers is automatically decided during the IEA by stopping the iteration when the maximum change in abundance of the target is less than a given threshold value. The proposed algorithm does not have the dependence on the selection of image endmembers in the model-based approaches such as Orthogonal Subspace Projection and the target influence on the background statistics in the stochastic approaches such as Matched Filter. The experimental result with hyperspectral image data where various real and simulated targets are implanted shows that the proposed method is very effective for the detection of both rare and non-rare targets. It is expected that the proposed method can be effectively used for mineral detection and mapping as well as target object detection.
This paper presents a three dimensional bilateral filter detecting target trajectory, extracting spatial target information using two dimensional bilateral filter and temporal target information using one dimensional bilateral filter. In order to discriminate edge pixel with flat background and target region spatially and temporally, spatial and temporal variance are used for an image and temporal profile. With this procedure, background and background profile are predicted without original target through two dimensional and one dimensional bilateral filter. Finally, using spatially predicted background and temporally predicted background profile, small target can be detected. For comparison of existing target detection methods and the proposed method, the receiver operating characteristics (ROC) is used in experimental results. Experimental results show that the proposed method has superior target detection rate and lower false alarm rate.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.9C
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pp.546-554
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2011
Near targets in the infrared (IR) images have the steady feature for inner region and the transient feature for the boundary region. Based on these features, this paper proposes a new method to extract the fine target shape of near targets in the IR images. First, we detect the boundary region of the candidate targets using the local variance weighted information entropy (WIE) of the original images. And then, a coarse target region can be estimated based on the labeling of the boundary region. For the coarse target region, we use the opening filter with an adaptive structure element to extract the fine target shape. The decision of the adaptive structure element size is optimized for the width information of target boundary by calculating the average WIE in the enlarged windows. The experimental results show that a proposed method has better extraction performance than the previous threshold algorithms.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1996.06a
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pp.22-28
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1996
수동 소나 시스템에서 표적을 탐지, 식별하는데 가장 중요한 인자는 표적에서 발생되는 토날 신호 성분이다. 수중의 주변잡음과 표적소음이 복합된 환경하에서 표적의 토날 신호성분을 정확히 추출하는데는 신호 탐지 준위 설정이나 주변 잡음의 변화에 의해 어려움이 있다. 본 논문에서는 ASM 신경망을 이용하여 신호 탐지 준위 설정이나 주변잡음의 변화에 강인한 음향 표적의 토날 신호 탐지 방식을 제안한다. 모의 시뮬레이션 및 실제 표적 신호에 적용하여 우수한 토날 신호 탐지 성능을 보인다.
수중운동 추적체계의 추적 성능은 표적에 부착된 핑거로부터의송신음향이 수중센서에 도달하기 까지의 시지연과, 해저에 부설된 각 센서가 시지연을 이용하여 기하학적으로 계산하는 LOP를 얼마나 정확하게 추출하느냐에 달려있다. 본 논문에ㅓ는 수중운동 추출하느냐에 달려있다. 본 논문에서는 수중운동 추적체계의 추적성능을 예측하기 위하여 먼저 CRLB를 이용한 시지연 예측오차의 기준경계식을 유도하고, 임의 표적운도에 이를 적용시켜 추적거리오차를 추출하였다. 시뮬레이션 결과, 표적이 원형 기동하는 경우보다 직선 기동하는 경우에 표적위치에 따라 오차의변화가 더 심하고, 수중운동 추적체계의 이론적 설계성능은 주파수 대역에 의해 영향을 가장 많이 받음을 확인하였다. 한편 4km*4km 범위의 수중센서 패턴을 사용하고 주파수 대역폭을 200Hz로 취한 경우 시간지연에 의한 수중운동 추적체계의 이론적 추적오차는 0.24m 이내로 시뮬레이션 되었다.
Park, Sungho;Kim, Jihyun;Woo, Seon-Keol;Kwon, Jun-Beom;Kim, Hong-Rak
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.28
no.12
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pp.982-992
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2017
In this paper, we introduce a method of selection for the optimal transmission polarization of a W-band seeker through the extraction of the one-dimensional scattering center of a ground tank target. We calculated the surface scattering and edge scattering using the shooting and bouncing ray tracing method of the CST A-solver. Based on 4-channel RCS data, using the one-dimensional RELAX algorithm, which is a kind of spectral estimation technique, scattering centers of ground targets were extracted. According to the changes in the polarization state and look angle, we compared and analyzed the scattering center results. Through simulation, we verified that the scattering center results can be applied when feature vectors are used for target recognition.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.18
no.5
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pp.632-637
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2008
In real system application, the propeller shaft rate (PSR) estimation algorithm for the feature extraction of the sonar target operates with the following problems: it requires both accurate and efficient the fundamental finding method because it is essential and difficult to distinguish harmonic family composed of the fundamental and its harmonics from the multiple spectral lines in the frequency spectrum-based sonar target classification, and further, it requires an easy design procedure in terms of its structures and parameters. To solve these problems, an evolutionary PSR estimation algorithm using an expert knowledge and the evolution strategy, is proposed. To verify the performance of the proposed algorithm, a sonar target PSR estimation is performed. Simulation results show that the proposed algorithm effectively solves the problems in the realtime system application.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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