DoG 필터와 시각 주의 모델을 이용한 적외선 소형 표적 검출 방법

Abstract

본 논문에서는 다양한 배경환경의 적외선 영상에서 소형 표적을 효과적으로 검출하기 위하여 DoG 필터와 시각 주의 모델을 이용한 소형 표적 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 희미한 소형 표적의 밝기를 증가시키기 위하여 지역적 명암대비 개선을 수행한다. 그리고 대역 통과 필터인 DoG 필터를 이용하여 적외선 영상에서 소형 표적의 후보 영역을 추출한다. 시각 주의 모델 중 하나인 스펙트럼 잔차 기법을 이용하여 현저지도를 생성한 후 이를 소형 표적 후보 영역의 가중치로 사용하여 배경이 억압된 표적 영역을 생성한다. 최종적으로 적응적 이진화를 통해 소형 표적을 검출한다. 다양한 배경환경의 적외선 영상에 대하여 실험을 수행한 결과 제안한 방법이 기존 방법들에 비해 우수한 검출 성능을 보이는 것을 확인하였다.;In this paper, in order to efficiently detect small targets in an infrared image under various background environments, a small target detection method using DoG filter and visual attention model is proposed. To this end, in the first step, a local contrast enhancement is performed to improve intensity of dim small targets. In the second step, candidate regions of small target are extracted from an input infrared image by applying a DoG filter(band pass filter). In the third step, the spectral residual technique which is one of the visual attention models is used to calculate a saliency map. The extracted candidate regions are weighed by the saliency map to suppress background clutters. Finally, an adaptive thresholding technique is applied to detect small targets. The experimental results show that proposed method achieves better performance than the existing methods in various background environments.