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적외선 영상에서 다층 구조 요소 NWTH 변환을 이용한 소형 표적 검출 방법
김병익(Byoung-Ik Kim),배태욱(Tae-Wuk Bae),김영춘(Young-Choon Kim),안상호(Sang-Ho Ahn),김덕규(Duk-Gyoo Kim) 한국정보기술학회 2011 한국정보기술학회논문지 Vol.9 No.7
In this paper, we propose a small target detection method using multi-structuring element new white top-hat (NWTH) transformation in the infrared (IR) images. The white top-hat (WTH) transformation has not effective performance in case of dim targets in IR images with many clutters. Because the NWTH transformation uses structuring elements considering target region and background region, the NWTH transformation is superior than the WTH transformation in viewpoint of target enhancement. But the performance of NWTH transformation depends on size of structuring element. To solve this detect in top-hat based transformations, a automatic decision method of structuring element is needed. Because this selection standard of structuring element must be objective and adaptive in various IR images, that is performed by candidate target-to-clutter ratio gain (CTCRG). The proposed method decides multi-structuring element by using the CTCRG and its recursive method in the NWTH transformation. And then small targets can be detected through a sum image of the NWTH transformation images by multi-structuring element. We confirmed that the proposed method has superior image enhancement performance in target region, compared with existing WTH and NWTH transformation.
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손정민(Jung-Min Son),안상호(Sang-Ho Ahn),김종호(Jong-Ho Kim),김상균(Sang-Kyoon Kim) 한국산업정보학회 2013 한국산업정보학회논문지 Vol.18 No.4
본 논문에서는 소형표적의 검출속도를 개선하기 위하여, SAD 알고리즘을 이용한 소형 표적 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. 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%.
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적외선 영상에서 모폴로지와 가우시안 거리함수를 이용한 소형표적 검출
박준재(Jun-Jae Park),안상호(Sang-Ho Ahn),김종호(Jong-Ho Kim),김상균(Sang-Kyoon Kim) 한국산업정보학회 2012 한국산업정보학회논문지 Vol.17 No.4
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. We propose a method that finds candidate targets based on morphology and detects a small target from them using modified gaussian distance function. The existing small target detection methods use predictive filters or morphology. The methods using predictive filters take long to approach least errors. The methods using morphology are weak at clutters and need to consider size of a small target when selecting size of structure elements. We propose a robust method for small target detection to complete the existing methods. First, the proposed method deletes clutters using a median filter. Next, it does closing and opening operation using various size of structure elements, and figures target candidate pixels with subtraction operation between the results of closing and opening operation. It detects an exact small target using a gaussian distance function from the candidates target areas. The proposed method is less sensitive to clutters, and shows a detection rate of 98%.
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