DoG 필터와 시각 주의 모델을 이용한 적외선 소형 표적 검출 방법
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 장경현 | - |
dc.contributor.author | 박기태 | - |
dc.contributor.author | 문영식 | - |
dc.date.accessioned | 2021-06-23T05:03:33Z | - |
dc.date.available | 2021-06-23T05:03:33Z | - |
dc.date.created | 2021-01-22 | - |
dc.date.issued | 2013-06 | - |
dc.identifier.issn | 1598-8619 | - |
dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/erica/handle/2021.sw.erica/30090 | - |
dc.description.abstract | 본 논문에서는 다양한 배경환경의 적외선 영상에서 소형 표적을 효과적으로 검출하기 위하여 DoG 필터와 시각 주의 모델을 이용한 소형 표적 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 희미한 소형 표적의 밝기를 증가시키기 위하여 지역적 명암대비 개선을 수행한다. 그리고 대역 통과 필터인 DoG 필터를 이용하여 적외선 영상에서 소형 표적의 후보 영역을 추출한다. 시각 주의 모델 중 하나인 스펙트럼 잔차 기법을 이용하여 현저지도를 생성한 후 이를 소형 표적 후보 영역의 가중치로 사용하여 배경이 억압된 표적 영역을 생성한다. 최종적으로 적응적 이진화를 통해 소형 표적을 검출한다. 다양한 배경환경의 적외선 영상에 대하여 실험을 수행한 결과 제안한 방법이 기존 방법들에 비해 우수한 검출 성능을 보이는 것을 확인하였다. | - |
dc.language | 한국어 | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국정보기술학회 | - |
dc.title | DoG 필터와 시각 주의 모델을 이용한 적외선 소형 표적 검출 방법 | - |
dc.title.alternative | Small Target Detection Method using DoG Filter and Visual Attention Model in IR Imagery | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 문영식 | - |
dc.identifier.doi | 10.14801/kiitr.2013.11.6.47 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 한국정보기술학회논문지, v.11, no.6, pp.47 - 56 | - |
dc.relation.isPartOf | 한국정보기술학회논문지 | - |
dc.citation.title | 한국정보기술학회논문지 | - |
dc.citation.volume | 11 | - |
dc.citation.number | 6 | - |
dc.citation.startPage | 47 | - |
dc.citation.endPage | 56 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART001776488 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | small target detection | - |
dc.subject.keywordAuthor | infrared image | - |
dc.subject.keywordAuthor | DoG filter | - |
dc.subject.keywordAuthor | visual attention model | - |
dc.subject.keywordAuthor | spectral residual | - |
dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE02191997 | - |
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
55 Hanyangdeahak-ro, Sangnok-gu, Ansan, Gyeonggi-do, 15588, Korea+82-31-400-4269 sweetbrain@hanyang.ac.kr
COPYRIGHT © 2021 HANYANG UNIVERSITY. ALL RIGHTS RESERVED.
Certain data included herein are derived from the © Web of Science of Clarivate Analytics. All rights reserved.
You may not copy or re-distribute this material in whole or in part without the prior written consent of Clarivate Analytics.