Abstract
Target detection is very difficult with complex clutters in IRST(Infrared Search and Track) system for a long distance target. Especially sea-clutter and ocean-surface with non-uniform temperature distribution make it difficult to detect incoming targets in images obtained in sea environment. In this paper, we propose a novel method based on morphological method for estimation of ocean surface with non-uniform temperature flow. In order to estimate the exact ocean surface temperature flow, we divided it into upper and lower bound flow. And after estimating it, the final ocean surface temperature flow is derived by a mean value of the estimated results. Also, we apply the multi-weighted technique with a variety of sizes of structure elements to overcome sub-sampling effect by using morphology method. Experimental results for ocean surface images acquired from many different environments are compared with results of existing method to verify the performance of the proposed methods.
원거리의 표적을 탐지하기 위한 IRST시스템에서 표적은 배경영역에 포함된 많은 클러터로 인하여 검출이 매우 어렵다. 특히 해상 환경에서 획득된 영상의 경우, 불균일한 해수면 온도 분포는 원거리에서 접근하는 소형 표적의 검출을 어렵게 하는 요인으로 작용한다. 이에 본 논문에서는 형태학적 연산을 기반으로 하는 불균일한 해수면 온도 분포를 추정하는 알고리즘을 제안한다. 정확한 해수면 온도 분포 추정을 위하여 상한 분포와 하한 분포로 나누어 추정하고, 추정된 결과의 평균값으로 최종 해수면 온도 분포를 도출한다. 또한 형태학적 연산을 적용함으로써 발생하는 서브샘플링 효과 문제를 해결하기 위하여 다양한 크기의 구조요소를 이용하는 다중 가중치(multi-weight) 기법을 적용한다. 제안 방법의 타당성을 검증하기 위하여 다양한 환경에서 획득된 해수면 영상에 대한 해수면 온도 분포 추정 결과를 기존 알고리즘과 비교 검증하였다.
