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분광라이브러리 데이터와 입력된 초분광영상을 이용하여 표적을 탐지하는 방법으로,미리 설정된 차원 축소 개수에 기초하여, 상기 초분광영상을 미리 설정된 개수의 밴드를 갖는 복수개의 그룹으로 분리하고, 상기 미리 설정된 개수의 밴드들 간의 반사율의 변화량을 기초로, K-Means 클러스터링을 이용하여 물질을 분류하는 단계; 및상기 초분광영상의 분광 데이터 특성에 기초한 영역 질의 기반의 k-최근접 질의 알고리즘을 사용하여, k개의 후보자를 추출하고, 상기 추출된 후보자의 차원 축소된 상기 분광라이브러리 데이터 및 상기 입력된 초분광영상의 차원 축소 데이터에 기초해 상기 표적을 탐지하는 단계를 포함하는, 분광라이브러리 데이터와 입력된 초분광영상을 이용한 표적탐지방법
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제1항에 있어서,상기 미리 설정된 차원 축소 개수에 기초하여, 상기 초분광영상을 미리 설정된 개수의 밴드를 갖는 복수개의 그룹으로 분리하고, 상기 미리 설정된 개수의 밴드들 간의 반사율의 변화량을 기초로, K-Means 클러스터링을 이용하여 물질을 분류하는 단계는,상기 미리 설정된 차원 축소 개수에 기초하여, 상기 초분광영상을 미리 설정된 개수의 밴드를 갖는 복수개의 그룹으로 분리하는 단계;상기 복수개의 그룹에 포함되는 상기 미리 설정된 개수의 밴드들 간의 반사율 값을 비교하여, 밴드들 간의 반사율의 변화량을 판별하는 단계;상기 복수개의 그룹의 상기 미리 설정된 개수의 밴드들의 판별된 값에 기초하여, 양벡터 각 또는 음벡터 각을 산출하는 단계; 및각각의 차원에 대한 상기 양벡터 각과 상기 음벡터 각 사이의 끼인각을 계산하는 단계를 포함하는, 분광라이브러리 데이터와 입력된 초분광영상을 이용한 표적탐지방법
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제1항에 있어서,상기 미리 설정된 개수의 밴드는,15개 이상인, 분광라이브러리 데이터와 입력된 초분광영상을 이용한 표적탐지방법
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제2항에 있어서,상기 복수개의 그룹의 상기 미리 설정된 개수의 밴드들의 판별된 값에 기초하여, 양벡터 각 또는 음벡터 각을 산출하는 단계는,양의 변화량을 갖는 밴드의 개수 및 음의 변화량을 갖는 밴드의 개수를 가중치로 고려하는, 분광라이브러리 데이터와 입력된 초분광영상을 이용한 표적탐지방법
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제2항에 있어서,상기 복수개의 그룹의 상기 미리 설정된 개수의 밴드들의 판별된 값에 기초하여, 양벡터 각 또는 음벡터 각을 산출하는 단계는,상기 복수개의 그룹에 포함되는 상기 미리 설정된 개수의 밴드들간의 파장의 차이를 산출하고, 상기 파장의 차이를 합하여 산출되는, 분광라이브러리 데이터와 입력된 초분광영상을 이용한 표적탐지방법
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제5항에 있어서,상기 미리 설정된 개수의 밴드들간의 파장의 차이는,n번째 밴드와 n-1 번째 밴드간의 파장의 차이를 의미하는, 분광라이브러리 데이터와 입력된 초분광영상을 이용한 표적탐지방법
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제1항에 있어서,상기 초분광영상의 분광 데이터 특성에 기초한 영역 질의 기반의 k-최근접 질의 알고리즘을 사용하여, k개의 후보자를 추출하고, 상기 추출된 후보자의 차원 축소된 상기 분광라이브러리 데이터 및 상기 입력된 초분광영상의 차원 축소 데이터에 기초해 상기 표적을 탐지하는 단계는,상기 분광라이브러리 데이터를 상기 추출된 후보자에 상응하여 차원을 축소하는 단계;상기 추출된 후보자의 차원 축소된 상기 분광라이브러리 데이터와 상기 입력된 초분광영상의 차원 축소 데이터의 모든 차원의 벡터각을 비교하는 단계;각각의 차원에 대한 상기 벡터각의 비교값이 미리 설정된 기준각을 만족하는 경우, 같은 밴드로 분류하고, 상기 미리 설정된 기준각을 만족하지 않는 경우, 다른 밴드로 분류하는 단계; 및상기 각각의 차원에 대한 벡터각의 비교값을 합하여 정합율을 계산하고, 상기 정합율이 미리 설정된 기준을 만족하는 경우, 상기 표적을 탐지한 것으로 판단하는 단계를 포함하는, 분광라이브러리 데이터와 입력된 초분광영상을 이용한 표적탐지방법
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제7항에 있어서,상기 미리 설정된 기준각은,5도인, 분광라이브러리 데이터와 입력된 초분광영상을 이용한 표적탐지방법
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제7항에 있어서,상기 미리 설정된 기준은, 0
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