적외선 비디오의 불균일 특성 보정을 위한 최적 기법의 향상에 관한 연구

Abstract

본 논문에서 우리는 최근의 매우 실용적인 IRLMS 알고리즘의 성능을 개선하기 위해 기존 프레임 간 업데이트 방식에 프레임 내 업데이트를 도입하는 최적화 기법을 제안한다. 프레임 내 업데이트는 IRLMS가 더욱 빨리 FPN을 제거할 수 있도록 해주고, 프레임 간 업데이트 방식 보다 더욱 높은 성능을 가질 수 있도록 해준다. 이러한 프레임 내 업데이트를 안정적으로 수행하기 위해 local motion에 의한 meaningless residual과 sub-pixel motion에 의한 edge 주변의 meaningless residual을 동시에 제거해주는 meaningless residual removal (MRR)를 사용하고, 프레임 내 업데이트 시 residual의 pair matching을 위해 anti-propagation masking으로 overlap되지 않은 영역을 제외시켜준다. 가상 및 실제 데이터에서 제안 알고리듬은 기존 IRLMS의 수렴속도와 성능을 개선하는 결과를 확인할 수 있었고, 단속적인 motion이 존재하는 상황에서도 향상된 결과를 얻을 수 있었다.