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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 발행연도
- 2023
- 저작권
- 국방대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수14
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최전방 경계작전부대인 GOP(일반전초 : General Outpost)에서 도입해 운용하는 감시카메라는 지속적으로 연구되었고 그에 맞춰 꾸준히 발전되었다. 위치가 고정된 감시카메라는 작전부대에서 선정한 여러 화면에서 움직이는 객체를 인식해 경보를 발생시키지만, 작전환경에서 발생하는 수많은 잡음으로 인해 오경보가 다수 발생하기에 경계작전부대에서는 어려움을 겪고 있다. 발생하는 오경보의 주요 원인은 객체를 인식하는 과정에서 배경과 전경이 확실히 분리되지 않기 때문에 발생하며, 다른 여러 요소들과 맞물렸을 때 경계작전 실패의 원인이 될 수 있다. 그렇기에 잡음 발생이 많은 GOP 환경에서 적용하기에 적합한 배경분리 알고리즘을 찾는 것과, 잡음을 감소시키기 위해 이미지 품질을 향상시키는 것은 중요하다. 본 연구에서는 GOP 환경에서 운용하기에 적합한 배경분리 알고리즘을 제시하려는 목적으로 수 가지의 배경분리 알고리즘들을 이미지 품질 측정 수치인 PSNR(최대 신호 대 잡음 비 : Peak Signal-to-Noise Ratio)을 사용해 비교 및 평가했으며, 평가한 이미지들을 오버레이 기법을 통해 품질을 향상시켜 잡음을 감소시켰다. 본 연구의 결과를 통해 최전방 경계작전부대의 환경과 같이 잡음이 많은 환경에서 객체를 배경으로부터 명확히 분리하여 잡음을 최소화하고 오경보를 감소시킬 수 있는 시스템 등의 분석, 개발에 활용될 것으로 기대한다.
목차
제1장 서 론 1제2장 본 론 22.1. 배경분리 알고리즘 관련 선행연구 22.2. 최전방 경계작전 영상자료 분석 42.3. 실험 과정 및 결과 52.3.1. 실험에 사용된 배경분리 알고리즘 62.3.2. 실험 과정 72.3.3. 실험 결과 8제3장 결 론 13참고문헌 15영문요약 17
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