적외선 소형 표적 검출을 위한 배경 제거 방법

Abstract

적외선 영상에서 소형 표적을 검출하는 것은 적외선 탐색 및 추적(IR Search and Tracking, IRST) 장치와 같은 군사 보안 분야에서 매우 중요한 문제이다. 그러나 다양한 클러터를 포함하는 복잡한 배경 환경에서 소형 표적을 정확하게 검출하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 본 논문에서는 다양한 클러터를 포함한 복잡한 배경 환경에서 소형 표적을 보다 정확하게 검출하기 위하여 배경을 효과적으로 제거하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 고차 통계 필터를 이용하여 대기 방사에 의한 비선형 온도 분포를 제거한 후, 수평/수직 방향의 1차원 고주파 통과 필터를 이용하여 배경 잡음을 제거한다. 실험 결과, 제안된 방법이 기존 방법들에 비해 다양한 배경 환경에서 소형 표적의 크기와 상관없이 배경을 효과적으로 제거할 수 있음을 확인하였다.

The detection of small targets in infrared images is one of the most important issues in military field such as Infrared search and tracking(IRST) system. However, it is difficult task to accurately detect small targets in complex background with various clutters. In this paper, a new method of background suppression is proposed for detecting small targets in infrared images with complex background including various clutters. In the proposed method, a high order statistical filter is applied to eliminate the non-linear temperature distribution caused by atmosphere radiation effects. Subsequently, one-dimensional highpass filter is performed on each line along the horizontal and vertical direction. Experimental results show that the proposed method achieves better performance in terms of background suppression than the existing methods.