페이싯 모델을 이용한 국부 극대점 검출의 처리 속도 개선
Reducing Computational Complexity for Local Maxima Detection Using Facet Model
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초록
본 논문에서는 영상에서 반복적인 가우시안 커널을 사용하여 소형 표적의 크기와 위치를 검출하는 방법을 제안한다. 소형 표적의 크기와 위치를 검출하는 방법은 우선 페이싯 모델을 원 영상에 적용하여 국부 극대 값을 검출하고 3x3 가우시안 커널을 반복적으로 사용한다. 이때 반복횟수에 따른 국부 극대값 를 비교하여 이에 따른 소형 표적의 크기를 결정한다. 또한 계산의 복잡성을 줄이기 위하여 커널을 반복적으로 사용할 때 가우시안 피라미드를 사용하였다. 실험에서는 소형 표적의 크기와 위치가 반복 횟수에 따라 정확히 검출되는 것을 확인하였고 기존의 방법에 비하여 처리속도가 개선된 것을 확인하였다.
Abstract
In this paper, we propose a technique to detect the size and location of the small target in images by using Gaussian kernel repeatedly. In order to detect the size and location of the small target, we find the local maximum value by applying the facet model and then use the 3x3 Gaussian kernel repeatedly. we determine the size of small target by comparing the local maximum value according to the number of iteration. To reduce the computational complexity, we use the Gaussian pyramid when using the kernel repeatedly. Through the experiment, we verified that the size and location of the small target is detected by the number of iterations and results show improvements from conventional methods.
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