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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이인호 (서울대학교) 이재홍 (서울대학교) 박찬국 (서울대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제29권 제1호
발행연도
2023.1
수록면
15 - 21 (7page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2023.22.0150

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

표준편차 필터와 밀도기반 군집화를 이용한 적외선 영상 소형 단일 표적 탐지 알고리즘
이인호 ,  이재홍 ,  박찬국 제어로봇시스템학회 논문지 2023.01 학술저널

2022

밀도기반 군집화와 강도 정보를 활용한 적외선 단일 소형 표적 감지
이인호 ,  정원영 ,  박찬국 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2022.06 학술대회자료

초록· 키워드

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Small target detection in an infrared search and track (IRST) system is challenging because IR imaging lacks shape information, and a low signal-to-noise ratio. The existing small IR target detection methods have achieved high detection performance without considering the execution time. Hence, we propose a fast and powerful single-frame IR small target detection algorithm with low computational cost, while maintaining excellent detection performance. The IR intensity difference value based on the standard deviation is used to speed up the small target detection and improve detection accuracy. Then, density-based clustering helps to detect the shape of an object and can easily identify the centroid point. By integrating these two approaches, the actual target is selected with the smallest sum of intensities within a bounding box of a specific size. The proposed method is a novel small target detection algorithm that differs from the existing ones. We built over 300 datasets with various scenes and compared other algorithms. The experimental results demonstrated that the proposed algorithm is suitable for real-time applications and effective even when the target size is as small as 2 × 2 pixels.
#Infrared image #Small target detection #Clustering #Differential image

목차

Abstract
I. 서론
II. 사용된 기법
III. 제안한 방법
IV. 실험적 비교 및 분석
V. 결론
REFERENCES

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
P. Du and A. Hamdulla. “Infrared small target detection using homogeneity-weighted local contrast measure," IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, vol. 17, no. 3, pp. 514-518, 2019. google schola C. Yang, J. Ma, S. Qi, J. Tian, S. Zheng, and X. Tian, “Directional support value of Gaussian transformation for infrared small target detection," Applied Optics, vol. 54, no. 9, pp.2255-2265. google schola X. Shao, H. Fan, G. Lu, and J. Xu, “An improved infrared dim and small target detection algorithm based on the contrast mechanism of human visual system," Infrared Physics & Technology, vol. 55, no. 5, pp. 403-408, 2012. google schola X. Bai and Fugen Zhou, “Hit-or-miss transform based infrared dim small target enhancement," Optics & Laser Technology, vol. 43, no. 7, pp. 1084-1090, 2011. google schola C. L. P. Chen, H. Li, Y. Wei, T. Xia, and Y. Yan Tang, “A local contrast method for small infrared target detection," IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 52, no. 1, pp. 574-581, 2013. google schola

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