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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
반종희 (대구대학교) 왕지현 (국방과학연구소) 이동화 (대구대학교) 유준혁 (대구대학교) 유성은 (대구대학교)
저널정보
한국산업정보학회 한국산업정보학회논문지 한국산업정보학회논문지 제22권 제2호
발행연도
2017.4
수록면
1 - 13 (13page)

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본 논문에서는 낮은 SNR을 가지는 적외선 영상에서 강인한 소형 표적 검출을 위해 모폴로지차 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 검출정확도가 낮다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 후보 영역에서 표적과 배경 잡음을 분류하기 위해 Moravec 알고리즘과 LCM(Local Contrast Measure) 알고리즘을 결합함으로써 표적 향상과 배경잡음 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.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 지역적 대비차를 이용한 소형 표적 검출
3. 실험결과 및 분석
4. 결론
References

참고문헌 (20)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-530-000796229