로젯 탐색기의 적외선 주사 영상을 위한 새로운 클러스터링 알고리즘 = A new Clustering Algorithm for the Scanned Infrared Image of the Rosette Seeker
저자
장성갑 ; 홍현기 ; 두경수 ; 오정수 ; 최종수 ; 서동선 ; Jahng, Surng-Gabb ; Hong, Hyun-Ki ; Doo, Kyung-Su ; Oh, Jeong-Su ; Choi, Jong-Soo ; Seo, Dong-Sun
발행기관
학술지명
전자공학회논문지SP (Signal processing)(Journal of the institute of electronics engineers of Korea)
권호사항
발행연도
2000
작성언어
Korean
등재정보
구)KCI등재(통합)
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
1-14(14쪽)
제공처
소장기관
로젯 주사 탐색기는 적외선 유도 미사일에 장착되어 표적을 추적하는 장치이다. 단소자 검출기가 로젯 패턴의 형태로 공간을 주사함으로써 표적의 2차원 영상을 획득할 수 있다. 검출된 영상은 시계내의 위치에 따라서 형태가 변하고 대상 물체의 수가 고정되어 있지 않기 때문에 unsupervised clustering 방법을 이용하여 이들을 구분한다. 기존의 ISODATA 방식은 씨앗점(seed point)과 대상 화소간의 거리를 이용하여 clustering하기 때문에 물체의 모양이 복잡하거나 병합 및 분리 파라미터 값이 변하면 clustering 결과가 실제와 다르게 나타난다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선한 새로운 clustering 방법인 ALCA (Arrav Linkage Clustering Algorithm)을 제안한다. 이 방식은 화소가 저장된 메모리 번호의 연속성을 이용하여 clustering하기 때문에 초기 씨앗점과 병합 및 분리 파라미터를 필요로 하지 않는다. 따라서 대상 물체의 모양과 관계없이 clustering을 할 수 있다. 대상 물체의 clustering를 기존 방식과 비교 평가함으로써 제안된 방식의 우수성을 확인한다. 또한 제안된 ALCA을 로젯 주사 탐색기의 반대응 능력으로 이용하여 3차원 시뮬레이터상에서 추적 실험을 행한다. 기존 방식과 비교 평가를 통하여 제안된 ALCA 방식이 로젯 주사 탐색기의 반대응 능력으로서 우수한 성능을 가지고 있음을 확인한다.
더보기The rosette-scan seeker, mounted on the infrared guided missile, is a device that tracks the target It can acquire the 2D image of the target by scanning a space about target in rosette pattern with a single detector Since the detected image is changed according to the position of the object in the field of view and the number of the object is not fixed, the unsupervised methods are employed in clustering it The conventional ISODATA method clusters the objects by using the distance between the seed points and pixels So, the clustering result varies in accordance with the shape of the object or the values of the merging and splitting parameters In this paper, we propose an Array Linkage Clustering Algorithm (ALCA) as a new clustering algorithm improving the conventional method The ALCA has no need for the initial seed points and the merging and splitting parameters since it clusters the object using the connectivity of the array number of the memory stored the pixel Therefore, the ALCA can cluster the object regardless of its shape With the clustering results using the conventional method and the proposed one, we confirm that our method is better than the conventional one in terms of the clustering performance We simulate the rosette scanning infrared seeker (RSIS) using the proposed ALCA as an infrared counter countermeasure The simulation results show that the RSIS using our method is better than the conventional one in terms of the tracking performance.
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