협력 표적 특징점 이미징에서 대범위 동적 측정 시 특징 추출 정확도 저하와 실시간성 부족 문제를 해결하기 위해 프레임 간 운동 예측과 개선된 아픽셀 에지 검출을 융합한 적응형 광점 무게중심 추출 방법을 제안하였다. 협력 표적 측정의 운동 연속성 특성을 기반으로 동적 관심 영역(Region of Interest, ROI) 특징 파라미터 모델을 구축하고, 프레임 간 운동 예측을 통해 ROI를 빠르게 위치시켰으며, 오츠법 임계값 최적화 전략과 결합하여 적응형 캐니 에지 검출을 구현하여 계산 효율성을 높이고 서로 다른 측정 거리에서의 노이즈 문제를 효과적으로 해결하였다. 이후 다방향 소벨 연산자와 강도 기울기가 개선된 Zernike 모멘트를 결합하여 에지 포인트 위치 결정 알고리즘을 개선했고, 가우스-뉴턴 반복법을 기반으로 한 강인한 최소제곱 원 적합법을 통해 무게중심 좌표 계산을 실현하였다. 실험 결과 시뮬레이션 테스트에서 본 방법은 다양한 노이즈 수준에서 무게중심 위치 오차가 0.001~0.025 픽셀 범위였으며, 실제 테스트에서 ROI 예측 알고리즘은 8.75 m/s² 이하의 가속도 측정 상황을 충족시켰다. 10~30 m 측정 거리 내 광점 반복 위치 오차는 0.016~0.040 픽셀로 안정적이며 전통적인 방법보다 우수했다. 광점 추출 속도는 약 75.5% 향상되어 시스템의 실시간 처리 능력이 크게 강화되었다. 본 연구는 협력 표적 측정 응용에 효과적인 기술적 지원을 제공할 수 있다.

협력 표적 검출; 적응형 광점 무게중심 추출; 프레임 간 운동 예측; 개선된 Sobel-Zernike 모멘트