KR101207220B1 - 고해상도 ｓａｒ 진폭 영상의 경계선 정밀 추출 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 SAR에지 검출 허프 변환(SEDHT)을 이용하여 고해상도 SAR 진폭 영상의 경계선을 추출하는 방법으로, SEDHT를 통하여 SAR 진폭 영상을 허프 공간으로 변환하는 단계; 허프 공간에서 주변 화소와의 변화율을 계산하여 경계점을 찾아 경계선을 추출하는 단계; 상기 경계선의 혼합 화소내의 비율을 계산하여 정밀 경계선 추출하는 단계를 포함한다. 이러한 본 발명은 잡음 완화 처리를 수행하지 않고 경계선을 추출하기 때문에 고해상도 영상에 대하여 해상도를 감소시키지 않으며, 라인이나 에지(edge)를 미리 추출해야 하는 과정을 사용하지 않기 때문에 라인(또는 edge) 검출기의 성능에 좌우되는 기존의 경계선 추출방법에 비교하여 신뢰성과 정밀성을 제공할 수 있다.

Description

고해상도 ＳＡＲ 진폭 영상의 경계선 정밀 추출 방법{Accurate extraction method of boundary line in High-resolution SAR amplitude images}
본 발명은 SAR(Synthetic Aperture Radar) 진폭 영상에서 서로 다른 지표 특성을 갖는 지역의 경계선을 보다 정밀하게 추출할 수 있는 고해상도 SAR 진폭 영상의 경계선 정밀 추출 방법에 관한 것이다.
일반적으로 항공기나 지구관측 위성을 이용한 SAR 원격탐사 기술은 플랫폼에서 레이더파를 송신하여 지표에서 반사되는 수신 신호를 처리하는 기술이다. 이러한 SAR 기술은 주야간 및 기상 상태에 상관없이 영상 획득이 가능하다는 장점이 있다. 또한, 최근 공간 해상도가 약 1 m인 고해상도의 위성영상이 보급되고 있으며, 항공기 영상의 경우는 cm 급의 더 높은 해상도가 제공됨에 따라 SAR기술의 활용성은 더욱 증대될 것으로 기대된다.
그런데, 상기 SAR 원격탐사 기술은 주야간 및 기상 상태에 상관없이 영상을 획득할 수 있는 장점이 있지만, 다른 광학 원격탐사 기술에 비하여 잡음(noise)이 많이 존재하여 영상의 화질이 상대적으로 떨어지는 단점이 있다.
이러한 SAR 진폭 영상을 이용하여 수계(水系) 지역 또는 비수계(非水系) 지역과 같이 지표위에서 서로 다른 특성을 갖는 지역의 경계선을 추출하고자 할 때 일반적으로 널리 사용되는 방법이 허프 변환이다. 또한, 상기 허프 변환은 건물의 외곽선 추출 및 도로의 차선 추출 등에도 적용이 되고 있으며 선 추출 뿐만 아니라 원(圓) 추출까지도 다양하게 활용이 되고 있다.
앞서 기술한 바와같이 SAR 진폭 영상은 잡음이 많은 특성 때문에 종래에는 허프 변환을 적용하기 전에 필터링(filtering) 이나 멀티룩킹 (multi-looking)과 같은 처리를 통해 SAR 진폭 영상에 포함된 잡음을 완화시키는 단계를 수행한다. 그런데, 상기 잡음 완화 처리 단계를 수행할 경우 잡음은 완화시킬 수 있지만 영상의 공간 해상도가 저하되는 단점이 발생한다.
또한, 종래에는 잡음 완화 처리 단계가 수행되고 나면 잡음이 완화된 영상에서 선 추출 탐지(line 또는 edge detector)를 통하여 후보 경계선을 추출하는 단계를 수행하고, 상기 후보 경계선 추출 단계를 통해 얻어진 후보 경계선을 허프 변환의 입력값으로 사용하여 교점을 찾은 후 경계선을 추출한다.
따라서, 종래의 경계선 추출방법은 잡음 완화 처리시 공간 해상도가 저하되는 문제점이 발생하고, 정밀한 후보 경계선 추출하기 위해서는 선 또는 에지 검출기(line 또는 edge detector)의 성능이 우수해야 하는 등 신뢰성 및 정밀성 문제에 대한 단점을 포함하고 있다.
따라서, 본 발명은 후보 경계선 추출 단계를 수행하지 않고도 공간 해상도의 저하없이 정밀하게 SAR 진폭 영상의 경계선을 추출할 수 있는 고해상도 SAR 진폭 영상의 경계선 정밀 추출 방법을 제공하는데 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 실시예에 따른 고해상도 SAR 진폭영상의 경계선 추출 방법은, 이미지 공간의 SAR진폭 영상을 SAR에지 검출 허프 변환(SEDHT)을 통하여 허프 공간으로 변환하는 단계; 상기 허프 공간에서 주변 화소와의 변화율을 근거로 경계점을 찾아 경계선을 추출하는 단계; 및 상기 추출된 경계선내의 혼합 화소의 밝기값 및 산란체의 평균 밝기값을 이용하여 정밀 경계선을 추출하는 단계;를 포함한다.
상기 산란체는 지표특성이 서로 다른 지역을 나타낸다.
상기 허프 공간으로 변환하는 단계는 이미지 공간의 SAR진폭 영상을 직접 입력하는 단계; 및 허프 변환을 통해 상기 이미지 공간의 SAR진폭 영상을 허프 공간으로 변환하는 단계;를 포함한다.
상기 경계선을 추출하는 단계는 상기 허프 공간에서 인접하는 두 화소들간의 화소값 차이를 계산하여 화소값 변화율을 계산하는 단계; 상기 계산된 화소값 변화율중에서 가장 변화율이 큰 점을 경계점으로 추출하는 단계; 및 상기 추출된 경계점을 이미지 공간으로 변환하여 경계선을 추출하는 단계;를 포함한다.
상기 정밀 경계선을 추출하는 단계는 혼합 화소에서 각 산란체 평균 밝기값과 혼합 화소의 밝기값을 이용하여 혼합 화소내의 산란체 점유 비율을 계산하는 단계; 및 상기 계산된 산란체 점유 비율을 이용하여 정밀한 경계선을 추출하는 단계:를 포함한다.
본 발명은 종래와 달리 잡음 완화 처리 단계를 수행하지 않고 바로 SAR진폭영상을 입력하여 주변 화소와의 변화율에 따라 경계점을 찾아 경계선을 추출하기 때문에 고해상도의 SAR 진폭 영상의 해상도 감소를 방지할 수 있는 장점이 있다.
또한, 본 발명에서는 라인(또는 edge)을 미리 추출해야 하는 과정이 불필요하기 때문에 라인(또는 edge) 검출기 성능에 좌우되는 종래의 처리과정에 비교하여 신뢰성과 정밀성을 높일 수 있는 장점이 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 수정된 허프 변환을 이용한 고해상도 SAR 진폭 영상의 정밀경계선 추출 방법을 나타낸 순서도.
도 2는 검증을 위하여 사용된 모의 SAR 진폭 영상의 일 예를 나타낸 도면.
도 3은 모의 SAR 진폭 영상을 허프 변환을 통해 변환한 후 주변 값과의 변화율을 계산하여 경계점을 추출한 결과를 나타낸 예.
도 4는 모의 SAR 진폭 영상의 경계선을 추출한 후에 혼합 화소내에서 더 정밀한 경계선을 추출하기 위하여 밝기 값 비율을 이용한 방법을 나타낸 도면.
본 발명은 항공기나 지구관측 위성을 이용한 원격탐사 기술 중에 플랫폼에서 레이더파를 지표로 송신하여 반사되어 다시 플랫폼으로 돌아오는 수신 신호를 처리하는 SAR(Synthetic Aperture Radar) 기술을 대상으로 한다.
이러한 SAR 기술로 생성된 SAR 진폭 영상(풀 영상)에 대하여 지표의 특성이 서로 다른 지역의 경계를 나타내는 경계선 추출하기 위하여, 본 발명의 발명자는 기존에 사용되는 허프 변환보다 향상된 결과를 얻을 있는 SAR에지 검출 허프 변환 (SAR Edge Detection Hough Transform : SEDHT)을 발명하였다.
따라서, 본 발명은 종래와 같이 SAR 진폭 영상에 대하여 전처리과정을 수행하지 않는 것이 아니라 SAR 진폭 영상을 직접 상기 SAR에지 검출 허프 변환(SEDHT) (소프트웨어)에 입력하여 경계선을 추출함으로써 공간 해상도의 저하없이 정밀하게 SAR 진폭 영상의 경계선을 추출할 수 있는 방안을 제공한다.
즉, 본 발명은 기존의 방법과 허프공간에서 생성되는 곡선(Curve)들이 가장 많이 지나는 교점을 찾는 것이 아니라 허프 공간에서 주변 화소값과의 변화율을 계산한 후 가장 큰 변화율을 갖는 점을 경계점으로 추출하여, 상기 경계점을 이미지 (image) 공간으로 다시 변환 후 픽셀 내의 산란체가 차지하는 비율을 고려하여 경계선을 검출한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 수정된 허프 변환을 이용한 고해상도 SAR 진폭 영상의 정밀경계선 추출 방법을 나타낸 순서도이다. 상기 추출방법은 소프트웨어적으로 운용된다.
도 1에 도시된 바와같이, 본 발명은 SAR 진폭 영상(풀 영상)을 바로 SAR에지 검출 허프 변환(SEDHT)의 입력으로 입력한다(S10). 허프 변환식을 통해 이미지 공간의 SAR 진폭 영상은 거리(
Figure 112012084340051-pat00001
)와 각도(
Figure 112012084340051-pat00002
)의 함수로 표현되는 허프 공간상의 허프영상(
Figure 112012084340051-pat00003
)으로 변환된다(S11). 그 후 허프 공간에서
Figure 112012084340051-pat00004
축을 따라 각 화소의 양쪽에 위치하는 두 화소 값과의 차이(
Figure 112012084340051-pat00005
,
Figure 112012084340051-pat00006
)를 이용하여 특정 각도(
Figure 112012084340051-pat00007
)에서 허프 영상값의 변화율을 계산한다.
상기 계산된 변화율 중에서 가장 큰 변화(극대 또는 극소)를 가지는 점이 경계점이 되며(S13), 상기 경계점의 거리(
Figure 112012084340051-pat00008
), 각도(
Figure 112012084340051-pat00009
)를 이미지 공간으로 다시 변환하면 서로 다른 지표 특성을 갖는 경계선이 된다(S14).
그리고, 상기 경계선에서 혼합 화소내의 밝기값과 각 산란체의 평균 밝기값을 이용하여 최종적으로 정밀 경계선을 추출한다(S15).
도 2는 본 발명의 따른 결과를 검증하기 위하여 사용된 모의 SAR 진폭 영상의 일 예이다.
상기 모의 SAR 진폭 영상은 가로 151 픽셀 × 세로 401 픽셀로서, 좌측의 회색 지역은 인공구조물(50)을 나타내고, 우측의 검은색 지역은 수계(水系)(51)를 나타낸다. 상기 인공구조물(50)과 수계(51)의 경계선(52)은 중간에 존재한다. 상기 경계선(52)은 허프 공간에서 고유의 거리(
Figure 112012084340051-pat00010
)와 각도(
Figure 112012084340051-pat00011
) 값을 갖는다, 또한, SAR 영상 고유의 특징인 스펙클 잡음 효과를 반영하기 위하여 모의 SAR 진폭 영상의 복소수 영상의 실수값과 허수값에 전체적으로 가우시안 정규 분포의 잡음을 삽입한다.
도 3은 모의 SAR 진폭 영상을 허프 변환을 통해 허프 영상으로 변환한 후 주변 값과의 변화율을 계산하여 경계점을 추출하는 예이다.
종래의 허프 변환에서는 라인(line)을 입력하여 허프 공간에서 생성되는 곡선(curve) 들이 가장 많이 지나게 되는 교점을 찾는 것에 목적이 있다.
하지만, 본 발명에서는 라인(line) 대신에 원 영상 즉, SAR 진폭 영상 전체를 입력하여 주변화소와 최대 변화율을 갖는 점을 찾는데 목적이 있다. 화소의 변화율은 중심 화소를 기준으로 2차원적으로 주변 화소(앞 및 뒤)와 차이값을 계산하는 것으로, 상기 계산된 변화율중에서 가장 변화율이 큰 점을 추출한다. 도 3에서, 실선 상자(53)로 표시된 점이 가장 변화율이 큰 값을 가지고 있다. 이와 같이 허프 공간에서의 추출된 점을 이미지 공간으로 다시 변환하면 직선이되어 추출하고자 하는 경계선이 생성된다.
도 4는 모의 SAR 진폭 영상의 경계선을 추출한 후 혼합 화소내에서 더 정밀한 경계선을 추출하기 위하여 밝기 값 비율을 이용한 방법을 나타낸다.
SAR영상의 한 화소내에는 여러 종류의 산란체가 존재한다. 따라서, 인공구조물(50)과 수계(51)의 경계선(52)을 포함하는 혼합 화소내에도 인공구조물(50)에 의한 밝기의 영향과 수계(51)에 의한 밝기의 영향이 같이 포함되어 있다.
그러므로 경계선(52)을 포함하는 혼합 화소(mixed pixel)에 대하여 각각의 산란체가 밝기에 미치는 영향을 고려하여 이를 정밀 경계선 추출 계산에 반영할 수 있다. 예를 들어, 만약에 경계선(52)을 포함하는 혼합 화소에 수계(51)가 더 많이 포함이 되었다면 수계의 특성에 따라 혼합 화소값이 어두운 밝기값에 가깝게 된다. 즉, 혼합 화소의 밝기값을 이용하여 아래의 식(1)과 같이 각 산란체의 존재량에 대한 비율을 계산할 수 있다.
Figure 112012084340051-pat00012
....................식(1)
여기서, As은 인공구조물의 밝기값, Am은 혼합화소의 밝기값 그리고 Aw는 수계의 평? 밝기값이다.
따라서, 상기 식(1)을 적용하여 각 산란체의 존재량에 대한 비율(Pratio)을 계산하면 혼합 화소에서 서브 픽셀(sub-pixel) 단위까지 정밀한 경계선을 추출할 수 있다. 정밀한 경계선의 위치는 다음 식 (2) 및 (3)과 같이 같이 계산할 수 있다.
Figure 112012084340051-pat00013
...........식 (2)
정밀 경계선의 위치 =(
Figure 112012084340051-pat00014
............식(3)
상기 식(2)는 모의 영상의 예와 같이 좌측 부분이 밝기값이 높은 경우이고, 상기 식(3)은 반대로 우측 부분의 밝기값이 높은 경우이다.
이와같이 본 발명은 잡음 완화 처리와 후보 선 추출 탐지를 수행하는 단계 없이 직접 SAR 진폭 영상을 허프 변환에 적용한다. 따라서, 종래의 방법에서는 후보 경계선을 입력하기 때문에 허프 공간에서 변환된 곡선들의 교점을 탐색을 하지만, 본 발명에서는 주변 화소값들의 변화율을 계산하여 가장 큰 변화율을 가지는 점을 탐색하고, 밝기값 평균을 이용하여 서브-픽셀(sub-pixel) 단위의 정밀한 경계선을 추출한다.
따라서, 본 발명은 종래와 달리 잡음 완화 처리 단계를 수행하지 않고 바로 SAR진폭영상을 입력하여 주변 화소와의 변화율에 따라 경계점을 찾아 경계선을 추출하기 때문에 고해상도의 SAR 진폭 영상의 해상도 감소를 방지할 수 있으며, 종래와 달리 라인(또는 edge)을 미리 추출하는 단계를 수행하지 않기 때문에 라인(또는 edge) 검출기 성능에 좌우되는 종래의 처리과정에 비교하여 신뢰성과 정밀성을 높일 수 있는 장점이 있다.
즉, 종래의 허프 변환을 수행하기 위해서는 선(line)(또는 edge)를 미리 추출해야 하며 이러한 과정의 결과에 따라 경계선의 정밀성이 좌우되기 때문에 신뢰성 있는 라인(또는 edge) 검출기가 필수적이었다. 하지만, 본 발명에서는 직접 SAR 진폭 영상을 허프 변환에 입력하기 때문에 라인(또는 edge) 검출기가 필요없게 되어 라인(또는 edge) 검출기의 성능에 좌우되는 기존의 처리과정에 비교하여 신뢰성과 정밀성을 제공할 수 있다. 더불어 본 발명은 영상을 직접 입력하는 방법과 밝기 비율을 이용하는 방법을 적용하기 때문에 라인(또는 edge)을 입력하는 것보다 서브-픽셀(sub-pixel)까지의 정밀도로 경계선을 추출할 수 있다는 장점이 있다.
상기와 같이 설명된 고해상도 SAR 진폭 영상의 경계선 추출 방법은 상기 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.
50 : 인공 구조물 51 : 수계
52 : 경계선

Claims (5)

  1. 이미지 공간의 SAR진폭 영상을 SAR에지 검출 허프 변환(SEDHT)을 통하여 허프 공간으로 변환하는 단계;
    상기 변환된 허프 공간에서 인접 화소간 변화율을 이용하여 경계점을 찾아 경계선을 추출하는 단계; 및
    상기 추출된 경계선내의 혼합 화소의 밝기값 및 산란체의 평균 밝기값을 이용하여 정밀 경계선을 추출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 고해상도 SAR 진폭 영상의 경계선 추출 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 산란체는
    지표특성이 서로 다른 지역을 나타내는 것을 특징으로 하는 고해상도 SAR 진폭 영상의 경계선 추출 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 허프 공간으로 변환하는 단계는,
    이미지 공간의 SAR진폭 영상을 직접 입력하는 단계; 및
    허프 변환을 통해 상기 이미지 공간의 SAR진폭 영상을 허프 공간으로 변환하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 고해상도 SAR 진폭영상의 경계선 추출 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 경계선을 추출하는 단계는
    상기 허프 공간에서 인접하는 두 화소들간의 화소값 차이를 계산하여 화소값 변화율을 계산하는 단계;
    상기 계산된 화소값 변화율중에서 가장 변화율이 큰 점을 경계점으로 추출하는 단계; 및
    상기 추출된 경계점을 이미지 공간으로 변환하여 경계선을 추출하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 고해상도 SAR 진폭영상의 경계선을 추출 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 정밀 경계선을 추출하는 단계는
    혼합 화소에서 각 산란체 평균 밝기값과 혼합 화소의 밝기값을 이용하여 혼합 화소내의 산란체 점유 비율을 계산하는 단계; 및
    상기 계산된 산란체 점유 비율을 이용하여 정밀한 경계선을 추출하는 단계:를 포함하는 것을 특징으로 하는 고해상도 SAR 진폭영상의 경계선 추출 방법.
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