[논문]에지 성분에 기초한 양방향 필터 (Bilateral Filter)를 이용한 소형 표적 검출

배태욱; 김병익; 이성학; 김영춘; 안상호; 송규익

[국내논문] 에지 성분에 기초한 양방향 필터 (Bilateral Filter)를 이용한 소형 표적 검출
Small Target Detection Using Bilateral Filter Based on Edge Component 원문보기

한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 통신이론 및 시스템, v.34 no.9C, 2009년, pp.863 - 870

배태욱 (경북대학교 전자전기컴퓨터공학부 오디오비디오 신호처리 및 자동차 전자공학) , 김병익 (경북대학교 전자전기컴퓨터공학부 오디오비디오 신호처리 및 자동차 전자공학) , 이성학 (경북대학교 전자전기컴퓨터공학부 오디오비디오 신호처리 및 자동차 전자공학) , 김영춘 (영동대학교 정보통신사이버경찰학과) , 안상호 (인제대학교 전자지능로봇공학과) , 송규익 (경북대학교 전자전기컴퓨터공학부 오디오비디오 신호처리 및 자동차 전자공학)

초록
AI-Helper

양방향 필터 (bilateral filter)는 선명도를 증가시키고 노이즈를 감소시키는 비선형 필터이다. 양방향 필터는 두개의 가우시안 필터 (Gaussian filter) 즉, 도메인 필터 (domain filter) 및 레인지 필터 (range filter)에 의해 동작한다. 양방향 필터를 소형 표적 탐지에 적용하기 위하여, 이들 도메인 필터 및 레인지 필터의 표준 편차 (standard deviation)는 배경 영역 및 표적 영역 사이에서 적응적으로 가변되어야 한다. 본 논문은 국부 창의 에지 성분 분석에 기초하여 도메인 필터 및 레인지 필터의 표준 편차가 적응적으로 가변되며, 또한 가변 필터 크기를 가지는 새로운 양방향 필터를 제안한다. 이러한 필터 구조의 양방향 필터는 소형 표적 탐지 분야에서 표적 검출을 용이하게 하며, 실험 결과에서 제안한 표적 검출 알고리즘이 기존 알고리즘보다 강인하고 효율적임을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Bilateral filter (BF) is a nonlinear filter for sharpness enhancement and noise removal. The BF performs the function by the two Gaussian filters, the domain filter and the range filter. To apply the BF to infrared (IR) small target detection, the standard deviation of the two Gaussian filters need to be changed adaptively between the background region and the target region. This paper presents a new BF with the adaptive standard deviation based on the analysis of the edge component of the local window, also having the variable filter size. This enables the BF to perform better and become more suitable in the field of small target detection Experimental results demonstrate that the proposed method is robust and efficient than the conventional methods.

Keyword

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 에지 방향성 분석에 기초한 양방 향 필터를 이용한 효율적인 적외선 소형 표적 검출 방법을 제안한다. 양방향 필터는 에지를 보존하고, 영상을 평활화 (smoothing)시키는 비선형 필터이다 [81.
본 논문에서는 가변 필터 크기를 가지는, 에지 방향성의 분석에 기초한 적응적인 표준 편차를 가지는 새로운 양방향 필터를 제안한다. 우리는 원 영상에 대하여 국부 창 이미지의 에지 성분을 계산한다.

가설 설정

있어야한다. 제안한 방법은 표적 화소가 가우시안 분포를 가진다고 가정한다. 이 가정은 많은 이전 논문에서 사용되어진 가정이다.
제안한 방법은 표적 화소가 가우시안 분포를 가진다고 가정한다. 이 가정은 많은 이전 논문에서 사용되어진 가정이다. 적외선 영상은 다른 일반적인 영상과 비교하여 간단한 배경을 가지기 때문에, 적외선 영상에서 에지 영역과 평탄 영역을 구별하기는 어렵지 않다.
우리는 양방향 필터의 기본 필터 크기를 N=2 (필터크기, 5*5) 로 정하였고 양방향 필터의 도메인 필터 및 레인지 필터의 최소 및 최대 표준 편차는 q顼而 = 0, 1Iiax = 127, =0, 및 <"项球 = 255로 사용한다. (a)열은 서로 다른 배경에 대해 소형 표적을 포함하는 원 영상이고, (b)열은 예측 배경 영상이다. 원 영상과 예측 배경 영상의 차 연산에 의해 차 영상을 얻은 후 이 차 영상을 다음의 지수함수에 의해 매핑한다.

제안 방법

표적은 높은 분산 값 및 가우시안 모양을 가지기 때문에, 특정 방향의 1차 미분의 절대값의 합 (absolute sum) 은높은 값을 가진다. 제안한 방법은 이 값을 이용하여 양방향 필터의 표준 편차를 조절한다. 그래서 제안한 양방향 필터는 배경 영역에서 정확한 배경 화소를 예측하고 표적 영역의 표적 화소는 블러링 (blurring) 처리되어진다.
2.2절의 양방향 필터의 특징을 이용하여, 우리는 에지 성분 분석에 기초한 적응적 표준 편차를 가진 새로운 양방향 필터를 제안한다. 제안한 방법의 블록 다이어그램은 그림 2에서와 같다.

이론/모형

양방향 필터는 도메인 필터 및 레인지 필터에 대해 저역 (low-pass) 가우시안 필터를 채택하였다. 이는 도메인 저역 가우시안 필터 (domain low-pass Gaussian filter, D-LPGF) 및 레인지 저역 가우 시안 필터 (range low-pass Gaussian filter, R-LPGF) 로불려진다.

성능/효과

그러나 제안한 알고리즘의 경우 그림 6(f)에서와 같이 클러터의 억압 정도_가 높고, 소형 표적의 화소값 개선 수준이 높음을 확인하였다. 주관적 및 객관적인 비교 결과로부터 제안한 알고리즘이 적외선 소형 표적 검출에 있어서 더 나은 성능을 보여줌을 알 수 있었다.

참고문헌 (9)

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상세보기
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상세보기
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Hilliard, C.I., 'Selection of a Clutter Rejection Algorithm for Real-time Target Detection from an Airborne Platform,' Proc. of SPIE 4048, pp. 74-84, 2000

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