열적외선 이미지에 대한 변화 탐지 기술의 연구
A Study on Change Detection of the Thermal Infra-red
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초록
상온 환경에서 모든 대상은 표면에서 열적외선을 방사하며 이러한 특성을 이용해서 열적외선 영상 기술은 넓은 영역에 대해 모니터링이 가능하고 야간에도 사용이 가능하며 가시광선 영역에서 확인하기 어려운 다양한 정보 제공이 가능하다. 따라서 열적외선 영상(열화상) 기술은 공공, 산업 및 군대 등에서 널리 사용되고 있다. 이에 시간에 따라 변화하는 열화상 분석이 점차 중요해 지고 있다. 변화 탐지(Change Detection) 기술은 서로 다른 시간대에 동일 장면에 대해 촬영된 이미지를 비교함으로써 시간에 따라 변화된 영역을 분석하는 기술로 환경 안전, 의료 진단, 자연 재해 분석 등에 널리 응용이 되고 있다. 본 논문은 변화 탐지 기술을 열화상 변화 검출에 적용하여 시간의 흐름에 따라 변화된 영역을 검출하는 것을 목표로 한다. 특히 열적외선 영상에 적합한 변경 영역을 추출하는 새로운 방법을 제안하고 기존 변경 영역을 추출하는 기법과 함께 FCM 및 FLICM과 같은 분석 기법을 이용한 결과를 비교하였다. 그리고 몇몇 측정 매트릭스 제시하고 이를 통해 실험 결과를 정량적으로 평가하였다.
Abstract
In a room temperature environment, all objects emit infrared rays from the surface. Using these properties, thermal infrared imaging technology can monitor a wide area, can be used at night, and can provide a variety of information difficult to identify in the visible light range . Thus, thermal infrared (thermal imaging) technology is widely used in public, industrial and military. Thermal image analysis, which changes with time, is becoming increasingly important. Change Detection technology is widely applied to environmental safety, medical diagnosis, and natural disaster analysis by analyzing images that are changed over time by comparing images taken at the same time in different time zones. In this paper, we apply the change detection technique to the thermal image change detection and aim to detect the changed region with the passage of time. In this paper, we apply the change detection technique to the thermal image change detection and aim to detect the changed area according to the time. In particular, we propose a new method for extracting the change area suitable for thermal infrared images and compare the results using the analysis techniques such as FCM and FLICM together with the existing change area extraction technique. And some measurement matrices were presented and the experimental results were quantitatively evaluated.
참고문헌 (6)
- Weng, Q., "Thermal infrared remote sensing for urban climate and environmental studies : Methods, applications, and trends", ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 64(4), pp.335~344 (2009)
- Radke, R. J., "Image change detection algorithms : a systematic survey", IEEE transactions on image processing, 14(3), pp.294~307 (2005)
- Gong, M., "Fuzzy c-means clustering with local information and kernel metric for image segmentation", IEEE Transactions on Image Processing, 22(2), pp.573~584 (2013)
- Dunn, J. C., "A fuzzy relative of the ISODATA process and its use in detecting compact well-separated clusters" (1973)
- Bezdek, J. C., "Pattern recognition with fuzzy objective function algorithms" (1981), Springer
- Mishra, N. S., "Fuzzy clustering algorithms incorporating local information for change detection in remotely sensed images", Applied Soft Computing, 12(8), pp.2683~2692 (2012)