In this thesis, a new target tracking algorithm is proposed for real-time target tracking system. Target tracking process has much computation complexity. Since fast computation is a critical point for real-time system, we concentrate on the ability to track the target on complex background with simple calculation
For real-time target tracking, the proposed method uses template matching algorithm with CAPS (Correlation-based Adaptive Predictive Search). We modified the CAPS algorithm for faster computation and more accuracy. Furthermore, we verified the proposed algorithm implemented on DSP (TMS320C6416 DSK)
Experiments were performed with real tank images and simulated images. The experimental results show that the proposed method has enough accuracy and simple calculation for real-time target tracking system.
이 논문에서는 빠른 탐색 방법인 CAPS (Correlation-based Adaptive Predictive Search)를 응용하여, 적외선 영상에서 접근하는 영상 표적을 추적하는 알고리즘을 제안하고, DSP를 사용하여 알고리즘을 구현하였다. 적외선 영상은 CCD로 볼 수 없는 영역들을 적외선 영역까지 확장한 정보를 이용하여 표적을 추적하는 방식으로 군사적인 목적에서 많이 사용되고 있다. 눈으로 보이지 않는 영역을 정보로 사용하기 때문에 부가적인 정보가 많다는 장점이 있지만, 상대적으로 신호 대 잡음비가 CCD 센서에 비해 낮다. 이 논문에서는 적외선 영상의 특성을 잘 이해하고, 보다 정확하고 빠르게 표적을 추적할 수 있는 방법을 제안한다. 이 논문에서 사용하는 추적방식은 템플릿 정합 방법을 위한 추적 방법으로 복잡한 배경하에서도 비교적 정확한 추적이 가능하다는 장점이 있으나, 템플릿 정합 시 상대적으로 복잡한 연산을 해야 한다는 단점도 존재한다. 따라서 Integral image와 CAPS를 이용하여 계산량을 줄였다. 또한 상관방식에서 나타날 수 있는 편류현상에 의한 오차를 보정하기 위한 방법으로 퍼지 클러스터링 (Fuzzy c means)를 사용하여 정확도를 높였다.
마지막으로 Texas Instruments사의 TMS320C6416 DSK DSP board를 사용하여 제안한 알고리즘이 실시간으로 동작 가능함을 보였다. 모의영상과 실제 영상에 제안한 알고리즘을 적용함으로써 알고리즘의 성능을 평가하였다.
