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소나 영상에서 수중 물체의 검출과 분류는 도전적인 과제이다. 본 논문에서는 소나 영상과 영상처리기법을 이용하여 해저의 물체를 식별하는 시스템을 제안한다. 수중 물체의 식별 과정은 수중 물체 후보 영역 검출과 물체 식별의 두 단계로 구성된다. 영상 정합(image registration) 기법을 이용하여 수중 물체 후보 영역을 검출하고, 기존에 획득된 기준 배경 영상과 현재 스캔된 영상 사이의 공통된 특징점을 검출하여 정합한 후, 두 영상의 차 영상(difference image)을 구하여 검출한다. 검출된 물체는 고유벡터와 고유값을 특징으로 사용하여 데이터베이스내의 패턴과 가장 유사한 패턴으로 분류한다. 제안하는 수중 물체 식별시스템은 최단 소행 항로(Q route) 확보와 같은 응용에 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. Sonar 시스템
Ⅲ. 수중 물체 인식 과정
Ⅳ. 차 영상을 이용한 수중 물체 인식
Ⅴ. 인식 시뮬레이션
Ⅵ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (23)
참고문헌 신청
M. Mann, P. Agathoklis, and A. Antoniou, “Automatic Outlier Detection in Multibeam Data using Median Filetering,” Communications, Computers and Signal Processing, IEEE Pacific Rim Conference, Vol. 2, pp. 690-693, 2001.
M. Neumann, C. Knauer, B. Nolte, D. Brecht, W. Jans and A. Ebert, “Target Detection of Man Made Objects in Side Scan Sonar Images– Segmentation based False Alarm Reduction-,” Acoustics 2008, pp. 6379-6383, 2008.
W. Kenneth Stewart, Min Jiang, and Martin Marra “A Neural Network Approach to Classification of Sidescan Sonar Imagery from a Midocean Ridge Area,” IEEE Journal of Oceanic Engineering, Vol. 19, No. 2, pp. 214-224, April 1994.
A. R. Castellano and B. C. Gray, “Autonomous Interpretation of Side Scan Sonar Returns,“ IEEE Proceeding of the Autonomous Underwater Vehicle Technology, pp. 248-253, 1990.
F. Langner, C. Knauer, W. Jans and A. Ebert, “Side Scan Sonar Image Resolution and Automatic Object Detection, Classification and Identification,” Oceans 2009, pp. 1-8, 2009.
M. Neumann, C. Knauer, B. Nolte, D. Brecht, W. Jans and A. Ebert, “Target Detection of Man Made Objects in Side Scan Sonar Images– Segmentation based False Alarm Reduction-,” Acoustics 2008, pp. 6379-6383, 2008.
W. Kenneth Stewart, Min Jiang, and Martin Marra “A Neural Network Approach to Classification of Sidescan Sonar Imagery from a Midocean Ridge Area,” IEEE Journal of Oceanic Engineering, Vol. 19, No. 2, pp. 214-224, April 1994.
A. R. Castellano and B. C. Gray, “Autonomous Interpretation of Side Scan Sonar Returns,“ IEEE Proceeding of the Autonomous Underwater Vehicle Technology, pp. 248-253, 1990.
F. Langner, C. Knauer, W. Jans and A. Ebert, “Side Scan Sonar Image Resolution and Automatic Object Detection, Classification and Identification,” Oceans 2009, pp. 1-8, 2009.
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