PSO 알고리즘과 템플릿 매칭을 통한 고해상도 위성영상에서의 항공기 탐지

Abstract

최근에 다양한 고해상도 위성영상의 발사와 함께 이들에 대한 가용성이 높아짐에 따라 이들을 활용한 건물 및 도로망 분석, 경관 분석, 생태 환경 평가, 변화 탐지, 표적 탐지 등의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 표적 탐지 연구는 교통 정보 수집 및 분석 외에도 비 접근 지역에 대한 감시, 정찰 등의 용도로 활용 될 수 있다. 기존에 진행된 항공기 탐지 연구는 항공기를 포함하는 공항의 일부분만을 실험대상 영역으로 하여 연구가 진행되어 왔다. 또한 항공기 탐지를 위해 영상 분할 시 주로 사용된 객체기반 영상 분할 기법은 화소기반 영상분할 기법에 비해 사용자의 주관적 판단이 개입되고, 템플릿 매칭 시에도 모든 항공기마다 템플릿을 구성했기 때문에 효율성이 떨어진다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 비 접근지역에 대해 효과적으로 항공기를 탐지기 위해서 공항 외에도 다양한 객체를 포함할 수 있는 넓은 지역의 고해상도 위성영상을 활용하여 항공기를 탐지하기 위한 방법론을 세 단계로 구분하여 제안하였다. 첫 번째 단계에서는 전정 영상을 화소기반 영상 분할 기법인 PSO 알고리즘을 이용하여 항공기가 존재하는 클래스를 바탕으로 이진 표적 후보군 영상을 생성 하였다. 두 번째 단계에서는 다중분광 영상에서 PSO 알고리즘을 통해 영상 분할을 수행하고, 이를 바탕으로 배경이미지를 생성하여 첫 번째 단계에서 생성한 표적 후보군 영상에서 비 표적 객체를 제거하여 제 2 표적 후보군 영상을 생성하였다. 마지막 단계에서는 영상 매칭 기법 중 하나인 NCC 알고리즘을 통해 유사도를 측정하고 이를 바탕으로 템플릿 매칭을 수행하여 항공기의 위치를 탐지하고 항공기의 형상을 재구성하였다. 본 연구에서 제안한 기법은 정확한 항공기의 위치탐지 여부와 템플릿을 통해 항공기의 형상을 재구성한 결과를 바탕으로 항공기의 방향 및 형태 일치여부의 두 가지 방법으로 정확도 평가를 수행하였고, 각각의 정확도 평가에서 87%, 77% 이상의 정확도를 보이며, 비 접근 지역에 대한 항공기 탐지기술로써의 가능성을 확인하였다.