딥러닝 기반 유도무기 표적 검출에 적합한 지역적/전역적 적외선 이미지 전처리 기법에 관한 연구

초록

본 논문에서는 적외선 이미지에서 딥러닝 물체 탐지를 사용하여 유도무기의 표적 탐지 정확도 향상방법을 연구한다. 적외선 이미지의 특성은 시간, 온도 등의 요인에 의해 영향을 받기 때문에 모델을학습할 때 다양한 환경에서 표적 객체의 특징을 일관되게 표현하는 것이 중요하다. 이러한 문제를해결하는 간단한 방법은 적절한 전처리 기술을 통해 적외선 이미지 내 표적 객체의 특징을 강조하고노이즈를 줄이는 것이다. 그러나, 기존 연구에서는 적외선 영상 기반 딥러닝 모델 학습에서 전처리기법에 관한 충분한 논의가 이루어지지 못했다. 이에, 본 논문에서는 표적 객체 검출을 위한 적외선이미지 기반 훈련에 대한 이미지 전처리 기술의 영향을 조사하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 영상과이미지의 전역(global) 또는 지역(local) 정보를 활용한 적외선 영상에 대한 전처리인 Min-max normalization, Z-score normalization, Histogram equalization, CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization)에 대한 결과를 분석한다. 또한, 각 전처리 기법으로 변환된 이미지들이 객체 검출기 훈련에미치는 영향을 확인하기 위해 다양한 전처리 방법으로 처리된 이미지에 대해 YOLOX 표적 검출기를학습하고, 이에 대한 분석을 진행한다. 실험과 분석을 통해 전처리 기법들이 객체 검출기 정확도에영향을 미친다는 사실을 알게 되었다. 특히, 전처리 기법 중에서도 CLAHE 기법을 사용해 실험을 진행한결과가 81.9%의 mAP (mean average precision)을 기록하며 가장 높은 검출 정확도를 보임을 확인하였다.

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