적외선 영상에서 객체 검출은 객체의 크기에 따라 다양한 방법이 적용 가능하다. 점 표적(Point Target)이 아닌 객체의 검출은 점 표적에 비해 계산 복잡도가 높은 방법이 요구된다. 객체 검출의 복잡도를 줄이기 위한 대표적인 방법은 케스케이드(Cascade) 방법이다. 기존의 방법 중 케스케이드 구조를 활용하여 타겟의 분산(Variance)을 기준으로 표적의 분산과 표적 후보군들의 분산을 비교해 비 표적 후보군을 제거하는 방법이 있다. 하지만 분산을 이용한 방법은 비 표적 후보군 제거가 효율적이지 못하고 연산 복잡도가 높아 수행 시간이 길다.
본 논문에서는 적외선 영상에서 표적을 검출하기 전 비 표적 후보군을 효율적으로 제거하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 패치 이진 비율(Patch Binary Ratio)을 이용하여 표적 후보군과 비 표적 후보군을 분류해 전처리 단계에서 비 표적 후보군을 제거한다. 실험 결과를 통하여 기존의 방법인 분산맵(Variance Map)보다 제안하는 방법이 효율적 표적 제거와 수행 시간에서 성능이 우수함을 확인하였다.