The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences (한국통신학회논문지)

The Korean Institute of Commucations and Information Sciences (한국통신학회)
권호 표지

Small Target Detection Using Bilateral Filter Based on Edge Component

에지 성분에 기초한 양방향 필터 (Bilateral Filter)를 이용한 소형 표적 검출

  • 배태욱 (경북대학교 전자전기컴퓨터공학부 오디오비디오 신호처리 및 자동차 전자공학) ;
  • 김병익 (경북대학교 전자전기컴퓨터공학부 오디오비디오 신호처리 및 자동차 전자공학) ;
  • 이성학 (경북대학교 전자전기컴퓨터공학부 오디오비디오 신호처리 및 자동차 전자공학) ;
  • 김영춘 (영동대학교 정보통신사이버경찰학과) ;
  • 안상호 (인제대학교 전자지능로봇공학과) ;
  • 송규익 (경북대학교 전자전기컴퓨터공학부 오디오비디오 신호처리 및 자동차 전자공학)
  • Published : 2009.09.30
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Abstract

Bilateral filter (BF) is a nonlinear filter for sharpness enhancement and noise removal. The BF performs the function by the two Gaussian filters, the domain filter and the range filter. To apply the BF to infrared (IR) small target detection, the standard deviation of the two Gaussian filters need to be changed adaptively between the background region and the target region. This paper presents a new BF with the adaptive standard deviation based on the analysis of the edge component of the local window, also having the variable filter size. This enables the BF to perform better and become more suitable in the field of small target detection Experimental results demonstrate that the proposed method is robust and efficient than the conventional methods.

양방향 필터 (bilateral filter)는 선명도를 증가시키고 노이즈를 감소시키는 비선형 필터이다. 양방향 필터는 두개의 가우시안 필터 (Gaussian filter) 즉, 도메인 필터 (domain filter) 및 레인지 필터 (range filter)에 의해 동작한다. 양방향 필터를 소형 표적 탐지에 적용하기 위하여, 이들 도메인 필터 및 레인지 필터의 표준 편차 (standard deviation)는 배경 영역 및 표적 영역 사이에서 적응적으로 가변되어야 한다. 본 논문은 국부 창의 에지 성분 분석에 기초하여 도메인 필터 및 레인지 필터의 표준 편차가 적응적으로 가변되며, 또한 가변 필터 크기를 가지는 새로운 양방향 필터를 제안한다. 이러한 필터 구조의 양방향 필터는 소형 표적 탐지 분야에서 표적 검출을 용이하게 하며, 실험 결과에서 제안한 표적 검출 알고리즘이 기존 알고리즘보다 강인하고 효율적임을 확인하였다.

Keywords

References

  1. A. D. Jong, 'IRST and Its perspective,' Proc. of SPIE 2552, pp. 206-213, 1995 https://doi.org/10.1117/12.218217
  2. W. L. Wolfe, 'Introduction to Infrared System Design,' SPIE Optical Engineering Press, Washington, 1996 https://doi.org/10.1117/3.226006
  3. L. Chengjun, W. Ying, and S. Zeling, 'A Small Target Detection Algorithm Based on Multi-Scale Energy Cross,' Proc. 2003 IEEE International Conf. on Robotics, Intelligent System and Signal Processing, Changsha, China, Vol. 2, pp. 1191-1196, Oct., 2003 https://doi.org/10.1109/RISSP.2003.1285760
  4. T. Soni, R. Zeidler, and W. H. Ku, 'Performance Evaluation of 2D Adaptive Prediction Filters for Detection of Small Object in Image Data,' IEEE Trans. Image Process. 2(3), pp. 327-340, 1993 https://doi.org/10.1109/83.236534
  5. H. Sang, X. Shen, C. Chen, 'Architecture of a Configurable 2-D Adaptive Filter Used for Small Object Detection and Digital Image Processing,' Opt. Eng. 42(8), pp. 2182-2189, 2003 https://doi.org/10.1117/1.1588294
  6. J. Barnett, 'Statistical Analysis of Median Subtraction Filtering with Application to Point Target Detection in Infrared Backgrounds,' Proc. of SPIE 1050, pp. 10-18, 1989
  7. Y. Xiong et al., 'An Extended Track-Before- Detect Algorithm for Infrared Target Detection,' IEEE Trans. Aerosp. Electron. Syst. 33(3), pp. 1087-1092, 1997 https://doi.org/10.1109/7.599339
  8. C. Tomasi, R. Manduchi, 'Bilateral Filtering for Gray and Color Images,' Proc. Int. Conf. Comput. Vis., pp. 839-846, 1998
  9. Hilliard, C.I., 'Selection of a Clutter Rejection Algorithm for Real-time Target Detection from an Airborne Platform,' Proc. of SPIE 4048, pp. 74-84, 2000