[論文レビュー] A high performance approach to detecting small targets in long range low quality infrared videos

Chiman Kwan, Bence Budavari|arXiv (Cornell University)|Dec 4, 2020

Infrared Target Detection Methodologies参考文献 29被引用数 5

ひとこと要約

本論文では、ビデオ解像度向上、局所的強度と勾配（LIG）ベースの検出器、連結成分解析、トラック関連を組み合わせることで、長距離で低品質な中赤外線（MWIR）動画における小目標の高効率検出手法を提示する。実際のMWIR動画（3500–5000 mの範囲）を用いた評価により、低SNR条件下でも検出精度と頑健性が顕著に向上した。

ABSTRACT

Since targets are small in long range infrared (IR) videos, it is challenging to accurately detect targets in those videos. In this paper, we propose a high performance approach to detecting small targets in long range and low quality infrared videos. Our approach consists of a video resolution enhancement module, a proven small target detector based on local intensity and gradient (LIG), a connected component (CC) analysis module, and a track association module to connect detections from multiple frames. Extensive experiments using actual mid-wave infrared (MWIR) videos in ranges between 3500 m and 5000 m from a benchmark dataset clearly demonstrated the efficacy of the proposed approach.

研究の動機と目的

• 長距離で空間的・信号対雑音比（SNR）が低い赤外線動画における小で暗い目標の検出という課題に対処すること。
• 3500–5000 mの範囲で撮影された中赤外線（MWIR）動画において、検出性能を向上させること。この範囲では、目標がサブピクセルの特徴として現れる。
• 解像度向上、小目標検出、フレーム間の一貫性を保つ統合処理パイプラインを構築し、頑健なエンドツーエンドのプロセスを実現すること。
• 長距離MWIR動画シーケンスの実世界ベンチマークデータセット上で、有効性を示すこと。

提案手法

• 低品質な赤外線シーケンスの空間的解像度を向上させ、ノイズを低減するために、動画解像度向上モジュールを適用する。
• 局所的強度と勾配（LIG）に基づく小目標検出器を用い、局所的なコントラストと勾配特徴に基づいて候補となる目標を特定する。
• 連結成分（CC）解析を適用して、空間的に整合性のある検出をグループ化し、誤検出を抑制する。
• トラック関連モジュールにより、フレーム間の検出を結びつけて、時間的に一貫した目標の軌跡を形成する。
• 解像度向上、検出、セグメンテーション、トラッキングを統合した一貫した処理チェーンにパイプラインを統合する。
• 本手法は、3500–5000 mの範囲をカバーするベンチマークデータセットからの実際のMWIR動画シーケンスを用いて評価された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 動画解像度向上は、長距離赤外線動画における小目標の検出可能性を顕著に向上させることができるか？
• RQ2 低信号対雑音比条件下でも、LIGベースの検出器はサブピクセル目標をどれほど効果的に特定できるか？
• RQ3 連結成分解析は、小目標検出における誤検出をどの程度低減できるか？
• RQ4 低品質な動画シーケンスにおいて、トラック関連は複数フレームにわたって一貫した目標軌跡をどの程度維持できるか？
• RQ5 統合パイプラインの全体的な検出性能は、実世界の長距離MWIR動画データにおいてどの程度か？

主な発見

• 提示された手法は、3500 mから5000 mの範囲で撮影された実際のMWIR動画シーケンスにおいて、優れた検出性能を達成した。
• 解像度向上とLIGベース検出の統合により、ベースライン手法と比較して検出率が顕著に向上した。
• 連結成分解析により、孤立した非連続な検出を効果的にフィルタリングし、誤検出が低減された。
• トラック関連により、複数フレームにわたって一貫した目標軌跡が正しく維持され、トラッキングの信頼性が向上した。
• 統合パイプラインは、低SNR・長距離の赤外線動画環境において、頑健で高い性能を示した。