[논문]국부 비등방성에 기반한 LOFAR그램 융합 방법

김주호; 안재균; 조점군; 이철목; 황수복

doi:10.7776/ask.2019.38.1.128

초록
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본 논문은 서로 다른 두 개의 LOFAR (LOw Frequency Analysis and Recording)그램을 융합하는 방법을 다룬다. 기존의 방법은 주파수 스펙트럼을 이용하여 LOFAR 그램을 융합하기 때문에, 시간-주파수의 2차원 정보인 토널 신호를 융합하는데 제한적인 성능을 갖는다. 제안하는 방법은 전처리 과정에서 2차원 방향성 양방향 필터링을 이용하며, 전처리된 LOFAR 그램의 국부 비등방성 비교를 기반으로 두 LOFAR 그램을 융합한다. 전처리 과정에서 잡음을 억제하고 토널을 부각시키고 나면 국부 비등방성은 토널과 잡음을 구분하기 위한 척도로 사용될 수 있다. 모의 데이터와 해상 데이터를 이용해 LOFAR 그램 융합 실험을 수행한 결과, 제안한 방법은 기존 기법에 비해 융합된 LOFAR 그램의 잡음레벨을 대등하게 하거나 감소시키는 결과를 낳으며, 융합시 토널 누락 현상을 감소시키는 것을 확인하였다.

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In this paper, we present fusion methods for two different lofargrams. Since the conventional method synthesizes the lofargrams using frequency spectrum, it has limited performance in fusion of tonal signals which have two-dimensional information of the time-frequency domain. Proposed algorithm uses...

In this paper, we present fusion methods for two different lofargrams. Since the conventional method synthesizes the lofargrams using frequency spectrum, it has limited performance in fusion of tonal signals which have two-dimensional information of the time-frequency domain. Proposed algorithm uses a two-dimensional directional bilateral filter for preprocessing and fuses two lofargrams based on comparison of local anisotropy of the lofargrams. After noise is suppressed and tonals are sharpened, the local anisotropy can be used as a criterion to divide tonals and noise. The experiment results using simulated data and real data showed that the proposed algorithms result in similar or lower noise level of the fused lofargram than conventional algorithms and decrease tonal omission in fusion process.

주제어

표/그림 (8)

그림 Fig. 1. Block diagram for proposed algorithm A.
그림 Fig. 2. Block diagram for proposed algorithm B.
그림 Fig. 3. Evaluation of fusion results according to two input parameters(σ_d and σ_r). (a) and (b) are the values of C₁ and C₂, respectively, that are computed by conventional algorithm. (c) and (d) represents C₁ and C₂ that are computed using proposed algorithm A.
표 Table 1. Comparison of performance between conven-tional method and proposed methods.
그림 Fig. 4. Comparison of fusion results between the conventional method and the proposed methods according to window size for (a) C₁ and (b) C₂.
그림 Fig. 5. (a) Original lofargram (b) results of 1D BF (Bilateral Filter)[2] (c) result of conventional directional BF[5] (d) result of proposed preprocessing.
그림 Fig. 6. (a) and (b) are original lofargram A and B, respectively, (c) is a result of fusion using finding maximum method, (d) is a fusion image by conventional method, (e) and (f) are fusion images based on proposed method A and B, respectively.
그림 Fig. 7. (a) and (b) are original lofargram A and B, respectively, (c) is a result of fusion using finding maximum method, (d) is a fusion image by conventional method, (e) and (f) are fusion images based on proposed method A and B, respectively.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	LOFAR 그램 융합을 위한 기존의 방법은?	본 논문은 서로 다른 두 개의 LOFAR (LOw Frequency Analysis and Recording)그램을 융합하는 방법을 다룬다. 기존의 방법은 주파수 스펙트럼을 이용하여 LOFAR 그램을 융합하기 때문에, 시간-주파수의 2차원 정보인 토널 신호를 융합하는데 제한적인 성능을 갖는다. 제안하는 방법은 전처리 과정에서 2차원 방향성 양방향 필터링을 이용하며, 전처리된 LOFAR 그램의 국부 비등방성 비교를 기반으로 두 LOFAR 그램을 융합한다.
	LOFAR은 어떻게 생성되는가?	LOFAR(LOw Frequency Analysis and Recording) 그램은 수동 소나에서 사용되는 시각화 기법으로 표적 탐지 및 표적 주파수 분석을 수행하는 목적으로 사용된다. LOFAR는 빔형성 후에 빔 신호를 주파수 영역으로 변환하고, 시간에 대한 적분, 주파수 영역에서의 규준화 등의 과정을 통해 생성되며, 시간, 주파수 별 신호의 크기를 전시하는 형태로 운용자 화면에 표현된다.[1]
	전처리 과정에 2차원 방향성 양방향 필터링을 이용한 방법의 장점은?	전처리 과정에서 잡음을 억제하고 토널을 부각시키고 나면 국부 비등방성은 토널과 잡음을 구분하기 위한 척도로 사용될 수 있다. 모의 데이터와 해상 데이터를 이용해 LOFAR 그램 융합 실험을 수행한 결과, 제안한 방법은 기존 기법에 비해 융합된 LOFAR 그램의 잡음레벨을 대등하게 하거나 감소시키는 결과를 낳으며, 융합시 토널 누락 현상을 감소시키는 것을 확인하였다.

참고문헌 (9)

M. C. Goncalves and A. Petraglia, "Efficient decimation filter design for lofargram analysis in passive sonar systems," IEEE trans. instrumentation and measurement, 55, 132-139 (2006).

상세보기
Ultra electronics, "Integrated Sonar System," (E-brochure, Available from: https://www.ultra-electronics.com/uploads/ business-documents/media-brochures/Ultra_ISS_brochure _UK.pdf, 2015)
C. Waters, Seaforth World Naval Review 2014 (Seaforth publiching, Barnsley, 2014), pp. 145-148.
J. K. Ahn, E. Jeong, and J. Kim, "Synthesis of LOFAR grams using bilateral filters" (in Korean), Proc. KIMST, 253-254 (2018).
B. Zhang and J. P. Allebach, "Adaptive bilateral filter for sharpness enhancement and noise removal," IEEE Trans. Image Process, 17, 664-678 (2008).

상세보기
M. Elad, "On the origin of the bilateral filter and ways to improve it," IEEE Trans. Image Process, 11, 1141- 1151 (2002).

상세보기
M. Venkatesh, K. Mohan, and C. S. Seelamantula, "Directional bilateral filters for smoothing fluorescence microscopy images," API Advances. 5, 084805 (2015).

상세보기
W. Forstner, "Reliability analysis of parameter estimation in linear models with applications to mensuration problems in computer vision," Comput. Vision Graphics Image Process, 40, 273-310 (1987).

상세보기
J. Bigun and G. H. Granlund, "Optimal orientation detection of linear symmetry," Proc. IEEE Int. Conf. on Comp., 433-438 (1987).

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