가중치 정보 엔트로피 기반의 적외선 소형 표적 검출 방법

Abstract

본 논문에서는 다양한 배경을 갖는 적외선 영상에서 소형 표적을 효과적으로 검출하기 위하여 가중치 정보 엔트로피 기반의 표적 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 가중치 정보 엔트로피를 이용한 소형 표적 검출 방법의 단점을 개선하기 위하여 전처리 과정을 수행한다. 전처리 과정에서는 수평/수직 방향의 1차원 전역 및 지역 평균을 이용하여 배경 영역의 밝기가 제거된 소형 표적 후보 영상을 획득한다. 그리고 소형 표적 후보 영상에 대하여 가중치 정보 엔트로피를 계산하고 이에 따라 적절한 컷-오프 주파수를 결정한다. 최종적으로 결정된 컷-오프 주파수를 이용하여 적응적 고주파 통과 필터를 적용한다. 실험 결과를 통하여 제안한 방법이 기존 방법보다 다양한 배경 환경에 강건하고 정확하게 소형 표적을 검출할 수 있음을 확인하였다.

In this paper, an efficient method of detecting small targets in infrared images under various background environments is proposed, by using Weighted Information Entropy(WIE). In the proposed method, a pre-processing is performed to improve the conventional WIE approach. In the proposed pre-processing step, small target candidates are obtained by using 1-dimensional local/global mean intensity values of input image, which removes background region. Subsequently, an appropriate cut-off frequency is determined according to WIE value of the small target candidates. Finally, an adaptive high-pass filter is utilized using the cut-off frequency. The experimental results show that the proposed method achieves better performance than the conventional method in terms of robustness and effectiveness under various background environments.