적외선 영상의 효율적인 비표적 제거 방법

Abstract

본 논문에서는 적외선 영상에서 표적과 후보 패치 중 표적과 상관관계가 낮은 비 표적 제거 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 다수의 표적 영상들로부터 평균 표적 템플릿을 생성한 후, 평균 표적 템플릿에서 적응적인 문턱치를 계산하고 패치 이진 비율(Patch Binary Ratio)을 구한다. 패치 이진 비율은 이진화된 패치 크기 대비 표적 후보 면적 비율을 의미한다. 다음으로 입력 적외선 영상을 계산된 문턱치로 이진화한 다음 후보 패치를 추출한다. 그리고 후보 패치 각각에 대하여 패치 이진 비율을 계산한다. 마지막으로 후보 패치들 각각의 패치 이진 비율을 평균 표적 템플릿의 패치 이진 비율과 비교하여 유사도가 일정 값 범위를 초과하면 비 표적으로 분류한다. 제안하는 방법은 약 37,000개의 후보 패치에 대하여 약 0.83ms의 속도로 동작하며, 후보 패치 중 비 표적을 평균적으로 90.4%만큼 감소시켰다.

In this paper, we propose a new method for eliminating non-targets which have low correlation between the target and candidate patches in infrared images. First, we generate an average target template using various target patches. Then we calculate an adaptive threshold value in the average target template and the Patch Binary Ratio. The Patch Binary Ratio means the ratio between the patch area and the candidate target area. Next, we apply a threshold to the input infrared image and extract candidate patches. Then we calculate the Patch Binary Ratio of all candidate patches. Finally, we compare the Patch Binary Ratio of the average target template with the Patch Binary Ratio of each candidate patch, then classify candidate patches into non-targets if the Patch Binary Ratio is over a certain value range. The proposed method runs in 0.83ms for 37,000 candidate patches and eliminates 90.4% of non-target patches on average.