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11.发明授权
公开(公告)号：KR101394164B1
公开(公告)日：2014-05-16
申请号：KR1020130005247
申请日：2013-01-17
Applicant: 국방과학연구소
CPC classification number: G06T7/248 , G06T3/4023 , G06T3/4053 , G06T7/32
Abstract: The present invention relates to a super-resolution-based high-precision video tracking method for a video tracker, and a high-precision video tracking apparatus using the same. The high-precision video tracking method comprises the steps of: extracting a target image from a input image (t-1) and determining the size of the extracted target image; performing a first interpolation of creating 1/2 subpixels and a second interpolation of creating 1/4 subpixels, according to the determined size of the target image; selecting one among a target image created by pixels, a target image created by the first interpolation or a target image created by the second interpolation according to the determined size of the target image and updating a reference image; extracting, from a current input image (t), a search area set to find a target image and determining the size of the extracted search area; performing the first and second interpolations according to the determined size of the search area; and selecting one among the search area created by pixels, a search area created by the first interpolation, and a search area created by the second interpolation according to the size of the updated reference image, matching the selected one with a corresponding reference image, and determining the location of a target in the search area. Accordingly, the present invention can improve real-time properties by minimizing load according to the generation of a super-resolution image while enhancing the accuracy of displacement calculation of a target by amplifying only high-frequency components of the target except for a background.
Abstract translation: 本发明涉及一种用于视频跟踪器的基于超分辨率的高精度视频跟踪方法以及使用其的高精度视频跟踪装置。 高精度视频跟踪方法包括以下步骤：从输入图像（t-1）中提取目标图像并确定所提取的目标图像的大小; 根据确定的目标图像的大小执行创建1/2子像素的第一内插和创建1/4子像素的第二内插; 选择由像素创建的目标图像之一，通过第一内插创建的目标图像或根据所确定的目标图像大小创建的目标图像，并更新参考图像; 从当前输入图像（t）提取设置为找到目标图像并确定所提取的搜索区域的大小的搜索区域; 根据确定的搜索区域的大小执行第一和第二内插; 并且根据所更新的参考图像的大小，将所选择的参考图像与对应的参考图像相匹配，并且选择由像素创建的搜索区域，由第一内插创建的搜索区域和由第二内插创建的搜索区域，以及 确定目标在搜索区域中的位置。 因此，本发明可以通过根据超分辨率图像的产生来最小化负载来提高实时性，同时通过仅放大除了背景的目标的高频分量来增强目标的位移计算的精度。
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公开(公告)号：KR101200974B1
公开(公告)日：2012-11-12
申请号：KR1020100115648
申请日：2010-11-19
Applicant: 국방과학연구소
Abstract: 본 발명에 따른 영상 표적 추출 시스템은 동일 시간과 동일 장면의 원본 영상을 서로 다른 주파수 대역으로 획득하는 복수의 영상 센서, 차영상을 이용한 관심 영역 검출법에 따라 상기 각 원본 영상에 대해 프레임간 정합, 차영상 생성, 이진화 순으로 영상 처리한 후 상기 영상 처리된 각 처리 영상을 합성하여 하나의 통합 영상을 생성하고 상기 통합 영상으로부터 관심 영역(ROI, Region Of Interest)을 추출하는 관심 영역 추출기 및 상기 각 원본 영상에서 상기 관심 영역에 대응되는 영역의 유사도 영상과 상기 각 처리 영상에서 상기 관심 영역에 대응되는 영역의 관심 처리 영상을 각 영상 센서별로 매칭시킨 후 합쳐 매칭 영상을 생성하고, 상기 통합 영상에서 상기 관심 영역의 인접도 영상을 상기 매칭 영상과 합쳐 상기 관심 영역에서 표적과 배경을 분� �하고 상기 표적을 추출하는 표적 분할기를 포함함으로써, 영상 내에서 표적을 정확하게 추출할 수 있다.
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公开(公告)号：KR101677171B1
公开(公告)日：2016-11-17
申请号：KR1020150057853
申请日：2015-04-24
Applicant: 국방과학연구소
IPC: G06T7/00
Abstract: 본발명은영상센서로부터입력되는연속적인영상에서변화가없는배경영역을추정하기위한방법에관한발명이다. 보다상세하게는배경영역을추정하기위하여배경샘플영상과현재입력영상간의거리차이(밝기값 차이)를이용하여각 픽셀을전경및 배경영역으로구분한뒤, 구분된각 픽셀에대하여발명에서제안하는갱신과정을수행한다. 그리고갱신과정을거친배경샘플영상들로부터배경영역을추출함으로써연속적으로입력되는영상으로부터움직임및 밝기변화가없는배경영상을추정하는방법에관한발명이다.
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公开(公告)号：KR1020160126596A
公开(公告)日：2016-11-02
申请号：KR1020150057853
申请日：2015-04-24
Applicant: 국방과학연구소
IPC: G06T7/00
Abstract: 본발명은영상센서로부터입력되는연속적인영상에서변화가없는배경영역을추정하기위한방법에관한발명이다. 보다상세하게는배경영역을추정하기위하여배경샘플영상과현재입력영상간의거리차이(밝기값 차이)를이용하여각 픽셀을전경및 배경영역으로구분한뒤, 구분된각 픽셀에대하여발명에서제안하는갱신과정을수행한다. 그리고갱신과정을거친배경샘플영상들로부터배경영역을추출함으로써연속적으로입력되는영상으로부터움직임및 밝기변화가없는배경영상을추정하는방법에관한발명이다.
Abstract translation: 本发明涉及一种估计背景区域而不改变从图像传感器输入的连续图像的方法。 更具体地，为了估计背景区域，使用背景样本图像和当前输入图像之间的距离差异（亮度值差异）将每个像素划分为前景区域和背景区域， 并执行更新过程。 并且从经历了更新处理的背景样本图像中提取背景区域，由此估计没有运动的背景图像以及来自连续输入的图像的亮度变化。
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公开(公告)号：KR101658472B1
公开(公告)日：2016-09-30
申请号：KR1020150057289
申请日：2015-04-23
Applicant: 국방과학연구소
IPC: G06T7/00
Abstract: 본발명은표적분할방법의신뢰도를산출하여, 표적을정확하게분류하는표적분류장치및 표적분류방법에관한것으로, 적외선을이용하여표적에대한영상을수신하는입력부와기 설정된영상처리방식에기초하여, 상기영상을표적영역및 배경영역으로구별하고, 영상의특성정보에기초하여, 상기표적영역및 배경영역의구별의신뢰도를산출하는영상처리부및 상기표적영역및 배경영역으로구별된영상및 상기신뢰도를시각적으로출력하는출력부를포함한다.
Abstract translation: 本发明涉及一种计算目标分割方法的可靠性并准确地对目标进行分类的目标分类装置和目标分类方法。 目标分类装置包括：输入单元，其通过使用红外线接收目标图像; 图像处理单元，其基于预设图像处理方法将图像分类为目标区域和背景区域，并且计算目标区域和背景区域的分类的可靠性; 以及输出单元，其可视地输出分类为目标区域和背景区域的图像和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR1020160002082A
公开(公告)日：2016-01-07
申请号：KR1020140080860
申请日：2014-06-30
Applicant: 국방과학연구소
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06K9/6269 , G06K9/46
Abstract: 본발명의표적의주요특징점정보를이용한지상표적인지기법에서는 BAM(Beam Angle Moment)분석기법으로경계가불분명하거나정보가작은열 영상에서주요특징점을추출하고, 추출된특징점에서효과적인문맥정보를추출하여사용함으로써열 영상을이용한지상표적분류에적합하면서도표적분류성능이크게개선되는특징이구현된다.
Abstract translation: 本发明涉及一种使用目标的主要特征的地面目标识别方法，其通过使用波束角矩（BAM）分析方法来提取具有模糊边界或不充分信息的热图像中的主要特征，并提取有效上下文信息 从提取的特征要使用，因此本发明适用于使用热图像的地面目标分类，并且显着提高目标分类性能。 地面目标识别方法包括以下步骤：接收地面目标的热图像和目标分割图像; 提取主要特征; 提取上下文信息; 并对目标进行分类。
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公开(公告)号：KR101493451B1
公开(公告)日：2015-02-16
申请号：KR1020130013930
申请日：2013-02-07
Applicant: 국방과학연구소
Abstract: 본 발명의 다축 광학계의 축 정렬 점검장치에는 이종 파장대역으로부터 타겟을 형성해주는 공통 타겟 블록(10)과, 시차(視差)에 의한 영향이 없는 경로를 형성해주도록 광학축 오차 정렬이 이루어지는 점검 광학장비(100)의 방향으로 평핼하게 반사시켜주는 포물경 블록(20)이 포함되고, 점검 광학장비(100)에서 얻은 대역1 영상과 대역2 영상이 타겟을 기준으로 십자망선의 중앙화소위치 좌표가 구해진 후, 두 광학계의 정렬오차가 알고 있는 시계(FOV:Field of View)와 전시기의 화소수로부터 계산됨으로써, 다중 파장용 복합광학계의 광학 축 정렬점검이 이루어지고, 이동 가능하면서 저가형으로 용이하게 제작되는 특징을 갖는다.
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公开(公告)号：KR101382163B1
公开(公告)日：2014-04-07
申请号：KR1020130027357
申请日：2013-03-14
Applicant: 국방과학연구소
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06K9/46 , G06K9/6269
Abstract: The present invention relates to a ground target classification method and a ground target classification apparatus using the same. The ground target classification method comprises the steps of: (a) processing thermal imagery including a ground target into gray imagery to extract a local feature, and processing the thermal imagery using a segmentation mask to extract a shape feature; (b) by using a support vector machine (SVM) classifier, calculating a first classification result based on the local feature and calculating a second classification result based on the shape feature; (c) extracting a first confidence value for the SVM classifier, that calculates the first classification result, based on the first classification result and extracting a second confidence value for the SVM classifier, that calculates the second classification result, based on the second classification result; (d) performing confidence-based result fusion using the first confidence value and the second confidence value; and (e) performing the classification of the ground targets using the result obtained by performing the confidence-based result fusion. Accordingly, the present invention analyzes confidence by using the SVM classification results based on the local feature and shape feature and applies hierarchical result fusion techniques using confidence to fuse advantages of each feature, thereby deriving optimized ground target classification results. [Reference numerals] (AA) Start; (BB) End; (S110) Receive input imagery(thermal imagery); (S124) Process into gray input imagery; (S126) Process by using a target segmentation mask; (S134) Extract a local feature; (S136) Extract a shape feature; (S144) Calculate a first classification result by an SVM classifier; (S146) Calculate a second classification result by the SVM classifier; (S154) Extract a first confidence value; (S156) Extract a second confidence value; (S160) Fuse confidence-based results; (S170) Fuse hierarchical results
Abstract translation: 本发明涉及一种地面目标分类方法和使用该目标分类方法的地面目标分类装置。 地面目标分类方法包括以下步骤：（a）将包括地面目标的热图像处理成灰度图像以提取局部特征，以及使用分割蒙版处理热图像以提取形状特征; （b）通过使用支持向量机（SVM）分类器，基于所述局部特征计算第一分类结果，并基于所述形状特征计算第二分类结果; （c）提取基于第一分类结果计算第一分类结果的SVM分类器的第一置信度值，并且基于第二分类结果提取计算第二分类结果的SVM分类器的第二置信度值 ; （d）使用所述第一置信度值和所述第二置信度值来执行基于置信度的结果融合; 和（e）使用通过执行基于置信的结果融合获得的结果来执行地面目标的分类。 因此，本发明通过使用基于局部特征和形状特征的SVM分类结果来分析置信度，并且使用置信度来分层结果融合技术来融合每个特征的优点，从而导出优化的地面目标分类结果。 （附图标记）（AA）开始; （BB）结束; （S110）接收输入图像（热像）; （S124）进入灰色输入图像; （S126）使用目标分割掩码进行处理; （S134）提取局部特征; （S136）提取形状特征; （S144）通过SVM分类器计算第一分类结果; （S146）通过SVM分类器计算第二分类结果; （S154）提取第一个置信度值; （S156）提取第二置信度值; （S160）基于置信度的保险丝结果; （S170）保险丝分层结果
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公开(公告)号：KR101378059B1
公开(公告)日：2014-03-27
申请号：KR1020120095174
申请日：2012-08-29
Applicant: 국방과학연구소
IPC: G01R31/36
Abstract: 본 발명은 집합전지를 형성하도록 서로 인접하게 배치되고 서로 전기적으로 연결되어 전기 기기에 전력을 공급하는 복수의 단위전지, 및 적어도 일부가 상기 집합전지의 외주면에 부착되어 폐회로를 형성하고 적어도 하나의 상기 단위전지에서 이상(異常) 발열(發熱)을 일으켜 인접한 단위전지와 온도차 발생시 상기 폐회로 내에서 열기전력(熱起電力)을 발생시켜 상기 이상을 검출하도록 이루어지는 검출장치를 포함하는 이상 전지 검출 시스템을 제공한다.
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公开(公告)号：KR101348681B1
公开(公告)日：2014-01-09
申请号：KR1020120155923
申请日：2012-12-28
Applicant: 국방과학연구소
IPC: G06T7/00
Abstract: The present invention relates to a multi-sensor image alignment method of an image detection system and a multi-sensor image alignment apparatus using the same. The multi-sensor image alignment method of the image detection system includes the following steps of: (a) receiving multi-sensor input images respectively from multi-sensors, generating an oriented map and an oriented edge map from the received multi-sensor input images, generating feature information of the images by using the generated oriented map and the generated oriented edge map, and generating a feature descriptor by using the feature information of the images; (b) performing feature matching between multi-sensor images by using the generated feature descriptor; and (c) performing homography calculation and generating an image which is aligned about the multi-sensor input images. The present invention like the forementioned is able to improve the accuracy of the matching between the multi-sensor images while performing the image alignment at high speed by using the new feature descriptor which is appropriate to the matching between the multi-sensor images. [Reference numerals] (AA) Start; (BB) End; (S110) Input image reception; (S115) Integral image generation; (S120) Edge Analysis; (S125) Hessian detector feature detection; (S130) Oriented map generation; (S140) Oriented edge map generation; (S150) Sampling using a geometric blur; (S160) Feature descriptor generation
Abstract translation: 本发明涉及一种图像检测系统的多传感器图像对准方法和使用该多传感器图像对准装置的多传感器图像对准装置。 图像检测系统的多传感器图像对准方法包括以下步骤：（a）分别从多传感器接收多传感器输入图像，从接收的多传感器输入图像生成定向图和定向边缘图 通过使用生成的定向图和生成的定向边缘图来生成图像的特征信息，并且通过使用图像的特征信息来生成特征描述符; （b）通过使用所生成的特征描述符来执行多传感器图像之间的特征匹配; 和（c）执行单应力计算并生成与多传感器输入图像对齐的图像。 如上所述的本发明能够通过使用适合于多传感器图像之间的匹配的新特征描述符来提高多传感器图像之间的匹配的精度，同时以高速执行图像对准。 （附图标记）（AA）开始; （BB）结束; （S110）输入图像接收; （S115）积分图像生成; （S120）边缘分析; （S125）Hessian检测器特征检测; （S130）定向地图生成; （S140）定向边缘图生成; （S150）使用几何模糊进行采样; （S160）特征描述符生成
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