클러터 환경에서 적외선 영상 센서를 이용한 표적 추적 알고리즘 성능분석

Abstract

본 논문에서는 적외선영상환경에서 원거리 표적을 추출하기위한 공간필터들의 특성을 분석하고, 클러터가 존재하는 환경에서의 파티클 필터[4,15,16]를 이용한 자료결합 기법 HPDA[23] 를 각각의 공간필터[1,2,3,4,5]의 결과에적용시켜 봄으로써 표적추적성능을 분석해 본다. 본 논문에서 적용하고자 하는 이미지 처리 알고리듬 공간필터는 적외선영상내에서 크기가 작은 표적을찾기 위한 알고리듬으로 영상처리 목적에는 매경정보를 제거하여 움직이는작은 표적을 찾아내는 방법으로 쓰인다. 본 논문에서는 이들 중 널리쓰이는간단하고 시간이 오래 걸리지 않아 시스템에 큰 과부하 없이도 좋은 효과를내는 네가지 공간필터[1,2,3,4,5] 알고리듬 평균, 중간, 죄대평균, 최대중간을사용하여 적외선영상신호를 처리한 결과로써 그 특성을 비교해 보았다. 앞에서 처리한 적외선영상에서 나온 측정치들로부터 표적을 추적하기 위한 알고리듬으로 파티클 필터와 자료결합기법 HPDA[23]를 적용 해 보았다. 파티클필터링 기법은 칼만 필터링 기법과 동일하게 표적의 위치를 추정하는 알고리듬이긴 하나 칼만 필터링은 비선형 및 비가우시안 환경에서는 적용 될 수 없는 단점이 있는데 비해 파티클 필터[4,15,16]링 기법은 비선형 비가우시안 환경에서도 좋은 추정 성능을 내는 것으로 알려져 있다. 표적 신호를 찾아내기위한 자료결합 기법으로 HPDA[23]는 기존의 SN[9,10], PSN[7,20], NN[6],PNN[19], PDA [8]보다 좋은 성능과 빠른 수행속도를 가진다. 본 논문 2 장에서 공간필터에 대한 소개와 자세한 의미를 설명하고 시뮬레이션을 통해 특성을 비교분석 해 본다. 3 장에서는 파티클 필터와 HPDA[23]에 대한 소개와 어떻게 공간필터[1,2,3,4,5]와 결합하여 영상에서 표적을 추적할 것인지를 설명하고 4 장에서는 실제 적외선영상환경에 대하여 2 장에서 분석한 공간필터[1,2,3,4,5]들을 사용하여 이미지 처리 한 데이터에 파티클 필터[4,15,16]와 HPDA[23]를 적용하여 표적을 추적 함으로써 그 성능을 확인해 본다.; In tracking system using IR(Infrared) images, signal processing of image data is needed to generate measurements for tracking filter. Because of processing speed and the generated measurements' quality of spatial filters, they have some advantages among many other image processing methods. Although the spatial filters have simple structures, their performance to find target-originated signals is excellent. Target tracking in a cluttered environment requires accurate association of target with a measurement for track maintenance. Once the measurements are generated through the image signal processing, data association algorithm with tracking filter is utilized for searching and tracking target signal among the measurements. Highest probability data association (HPDA) algorithm is a combination of probabilistic nearest neighbor (PNN) and probabilistic strongest neighbor (PSN) approaches. It evaluates the probabilistic of oneto- one assignments of measurement-to-track based on two events for each measurement: the designated measurement is target-originated, and the designated measurement is not target-originated. Since target motion is nonlinear in 2-D images a particle filter is known in suitable for its good tracking performance in nonlinear environment. In this paper, we will introduce some spatial filters and their characteristics and suitable spatial filter algorithms for IR image tracking are analyzed as applied to small target tracking in combination with HPDA and a particle filter.