KR102329284B1 - Sar 영상의 위상 오차 보정 방법, 위상 오차 보정 장치 및 상기 방법을 실행시키기 위하여 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 - Google Patents

Sar 영상의 위상 오차 보정 방법, 위상 오차 보정 장치 및 상기 방법을 실행시키기 위하여 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 Download PDF

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Abstract

본 발명은 특징점 보존 자동초점방식을 이용하여 효과적으로 SAR 영상의 위상 오차를 보정할 수 있는 SAR 영상의 위상 오차 보정 방법, 위상 오차 보정 장치 및 상기 방법을 실행시키기 위하여 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 위하여, SAR 영상의 위상 오차를 보정하는 방법에 있어서, 상기 SAR 영상의 반사율 값을 기초로 상기 SAR 영상의 특징점 영상을 추출하는 제1 단계, 상기 SAR 영상 및 상기 특징점 영상 사이의 위상 차이를 계산하는 제2 단계, 상기 위상 차이를 상기 SAR 영상에 보정하여 보정 SAR 영상을 생성하는 제3 단계, 상기 SAR 영상 및 상기 보정 SAR 영상을 기초로 보정 전후의 영상 변화율을 계산하는 제4 단계, 및 상기 제4 단계에서 계산된 상기 영상 변화율이 미리 결정된 특정값 이하가 될 때까지 상기 제1 단계 내지 상기 제4 단계를 반복하는 단계를 포함하는, SAR 영상의 위상 오차 보정 방법, 위상 오차 보정 장치 및 상기 방법을 실행시키기 위하여 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공한다.

Description

SAR 영상의 위상 오차 보정 방법, 위상 오차 보정 장치 및 상기 방법을 실행시키기 위하여 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램{Method of correcting a phase error of SAR images, apparatus for correcting a phase error of SAR images, and computer program for the method}
본 발명의 실시예들은 SAR 영상의 위상 오차 보정 방법, 위상 오차 보정 장치 및 상기 방법을 실행시키기 위하여 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.
SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상의 위상 오차를 보정하기 위해 일반적으로 이용되는 자동초점(autofocus) 방식은 크게 PGA(Phase Gradient Autofocus) 방식과 ME(Minimum Entropy) 방식으로 나뉜다.
PGA 방식은 일반적으로 빠른 수렴성(convergence)과 강건성(robustness)을 보여주는 반면, 저주파의 위상 오차만 보정이 가능하다는 단점이 있다. 또한, PGA 방식의 경우, 영상의 거리 빈(range bin)들 중 가장 강한 반사율을 지닌 표적 외에 다른 표적신호들을 잡음으로 가정하기 때문에, 방위(azimuth)방향으로 연속적으로 강한 표적이 존재 하는 경우 성능저하가 발생할 수 있다.
ME 방식은 PGA 방식과 달리 위상 오차의 주파수에 제한이 없으나, 느린 수렴 속도로 인해 빠른 영상 처리를 요구하는 on-board형 SAR 시스템에는 적합하지 않다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는, SAR 영상의 위상 오차 보정 방법, 위상 오차 보정 장치 및 상기 방법을 실행시키기 위하여 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공하는 것을 목적으로 한다. 그러나 이러한 과제는 예시적인 것으로, 이에 의해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다.
본 발명의 일 관점에 따르면, SAR 영상의 위상 오차를 보정하는 방법에 있어서, 상기 SAR 영상의 반사율 값을 기초로 상기 SAR 영상의 특징점 영상을 추출하는 제1 단계, 상기 SAR 영상 및 상기 특징점 영상 사이의 위상 차이를 계산하는 제2 단계, 상기 위상 차이를 상기 SAR 영상에 보정하여 보정 SAR 영상을 생성하는 제3 단계, 상기 SAR 영상 및 상기 보정 SAR 영상을 기초로 보정 전후의 영상 변화율을 계산하는 제4 단계, 및 상기 제4 단계에서 계산된 상기 영상 변화율이 미리 결정된 특정값 이하가 될 때까지 상기 제1 단계 내지 상기 제4 단계를 반복하는 단계를 포함하는, 위상 오차 보정 방법이 제공된다.
상기 제1 단계는, 상기 SAR 영상의 거리 방향의 좌표 및 방위 방향의 좌표에 대하여 반사율 값을 추출하는 단계, 및 상기 반사율 값을 추출하는 단계에서 추출된 반사율 값에 대하여 미리 결정된 임계값을 기초로 상기 거리 방향의 좌표 및 상기 방위 방향의 좌표에 대하여 출력값을 출력하는 단계를 포함하고, 상기 거리 방향은 레이더 출력 방향이고, 상기 방위 방향은 상기 거리 방향과 직교할 수 있다.
상기 출력값을 출력하는 단계는, 상기 추출된 반사율 값이 상기 미리 결정된 임계값 미만인 경우 출력값으로 0을 출력하고, 상기 추출된 반사율 값이 상기 미리 결정된 임계값 이상인 경우 출력값으로 상기 추출된 반사율 값에서 상기 미리 결정된 임계값을 뺀 값을 출력하는 단계일 수 있다.
상기 제2 단계는, 상기 SAR 영상 및 상기 특징점 영상을 주파수 영역으로 푸리에 변환하는 단계, 및 상기 SAR 영상 및 상기 특징점 영상 사이의 방위 방향의 위상 차이를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제3 단계는, 상기 제2 단계에서 계산된 상기 위상 차이를 상기 SAR 영상에 방위 방향으로 적용하여 보정 영상을 생성하는 단계, 및 주파수 영역의 상기 보정 영상을 공간 영역으로 역 푸리에 변환하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제4 단계는, 상기 SAR 영상 및 상기 보정 SAR 영상의 거리 방향의 좌표 및 방위 방향의 좌표에서의 반사율 값의 차이를 계산하는 단계, 및 상기 반사율 값의 차이를 기초로 상기 영상 변화율을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 관점에 따르면, 컴퓨터를 이용하여 상술한 방법을 실행시키기 위하여 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 제공된다.
본 발명의 일 관점에 따르면, SAR 영상의 위상 오차를 보정하는 장치에 있어서, 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 SAR 영상의 반사율 값을 기초로 상기 SAR 영상의 특징점 영상을 추출하고, 상기 SAR 영상 및 상기 특징점 영상 사이의 위상 차이를 계산하고, 상기 위상 차이를 상기 SAR 영상에 적용하여 위상 차이를 보정하여 보정 SAR 영상을 생성하고, 상기 SAR 영상 및 상기 보정 SAR 영상을 기초로 보정 전후의 영상 변화율을 계산하고, 계산된 상기 영상 변화율이 미리 결정된 특정값 이하가 될 때까지 위상 오차 보정을 반복하는, 위상 오차 보정 장치가 제공된다.
상기 프로세서는, 상기 SAR 영상의 거리 방향의 좌표 및 방위 방향의 좌표에 대하여 반사율 값을 추출하고, 추출된 반사율 값에 대하여 미리 결정된 임계값을 기초로 상기 거리 방향의 좌표 및 상기 방위 방향의 좌표에 대하여 출력값을 출력하고, 상기 거리 방향은 레이더 출력 방향이고, 상기 방위 방향은 상기 거리 방향과 직교할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 추출된 반사율 값이 상기 미리 결정된 임계값 미만인 경우 출력값으로 0을 출력하고, 상기 추출된 반사율 값이 상기 미리 결정된 임계값 이상인 경우 출력값으로 상기 추출된 반사율 값에서 상기 미리 결정된 임계값을 뺀 값을 출력할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 SAR 영상 및 상기 특징점 영상을 주파수 영역으로 푸리에 변환하고, 상기 SAR 영상 및 상기 특징점 영상 사이의 방위 방향의 위상 차이를 계산할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 위상 차이를 상기 SAR 영상에 방위 방향으로 적용하여 보정 영상을 생성하고, 주파수 영역의 상기 보정 영상을 공간 영역으로 역 푸리에 변환할 수 있다.
상기 프로세서는, 상기 SAR 영상 및 상기 보정 SAR 영상의 거리 방향의 좌표 및 방위 방향의 좌표에서의 반사율 값의 차이를 계산하고, 상기 반사율 값의 차이를 기초로 상기 영상 변화율을 계산할 수 있다.
전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점은 이하의 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용, 청구범위 및 도면으로부터 명확해질 것이다.
상기한 바와 같이 이루어진 본 발명의 일 실시예에 따르면, 특징점 보존 자동초점 방식을 이용하여 효과적으로 SAR 영상의 위상 오차를 보정할 수 있는 SAR 영상의 위상 오차 보정 방법, 위상 오차 보정 장치 및 상기 방법을 실행시키기 위하여 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 구현할 수 있다. 물론 이러한 효과에 의해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 위상 오차 보정 장치의 구성 및 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 위상 오차 보정 장치의 프로세서 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 위상 오차 보정 방법을 보여주는 순서도이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 위상 오차 보정 방법을 보여주는 순서도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 위상 오차 보정 방법의 효과를 설명하기 위한 도면이다.
도 6 및 도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 위상 오차 보정 방법의 효과를 설명하기 위한 도면이다.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명의 효과 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 다양한 형태로 구현될 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 하며, 도면을 참조하여 설명할 때 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
이하의 실시예에서, 제1 이나 제2 등의 용어는 한정적인 의미가 아니라, 일 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하는 목적으로 사용되었다. 그리고 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 포함하다 또는 가지다 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징 또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것이고, 하나 이상의 다른 특징들 또는 구성요소가 부가될 가능성을 배제하는 것은 아니다.
도면에서는 설명의 편의를 위하여 구성 요소들이 그 크기가 과장 또는 축소될 수 있다. 예컨대, 도면에서 나타난 각 구성의 크기 및 두께는 설명의 편의를 위해 임의로 나타내었으므로, 본 발명이 반드시 도시된 바에 한정되지 않는다.
이하의 실시예에서, 영역, 구성 요소, 부, 블록 또는 모듈 등의 부분이 다른 부분 위에 또는 상에 있다고 할 때, 다른 부분의 바로 위에 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 영역, 구성 요소, 부, 블록 또는 모듈 등이 개재되어 있는 경우도 포함한다. 그리고 영역, 구성 요소, 부, 블록 또는 모듈 등이 연결되었다고 할 때, 영역, 구성 요소, 부, 블록 또는 모듈들이 직접적으로 연결된 경우뿐만 아니라 영역, 구성요소, 부, 블록 또는 모듈들 중간에 다른 영역, 구성 요소, 부, 블록 또는 모듈들이 개재되어 간접적으로 연결된 경우도 포함한다.
이하에서는, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 여러 실시예에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 위상 오차 보정 장치의 구성 및 동작을 설명하기 위한 도면이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 위상 오차 보정 장치의 프로세서 구성을 설명하기 위한 도면이다.
먼저, 도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 위상 오차 보정 장치(100)는 메모리(110), 프로세서(120), 통신 모듈(130) 및 입출력 인터페이스(140)를 포함할 수 있다. 하지만 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 위상 오차 보정 장치(100)는 다른 구성요소를 더 포함할 수도 있고 일부 구성요소가 생략될 수도 있다. 위상 오차 보정 장치(100)의 일부 구성요소는 복수의 장치로 분리될 수도 있고, 복수개의 구성요소들이 하나의 장치로 병합될 수도 있다.
메모리(110)는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체로서, RAM(random access memory), ROM(read only memory) 및 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 또한, 메모리(110)에는 위상 오차 보정 장치(100)를 제어하기 위한 프로그램 코드 및 데이터가 일시적 또는 영구적으로 저장될 수 있다.
프로세서(120)는 SAR 영상의 반사율 값을 기초로 SAR 영상의 특징점 영상을 추출하고, SAR 영상 및 특징점 영상 사이의 위상 차이를 계산하고, 위상 차이를 SAR 영상에 적용하여 위상 차이를 보정하여 보정 SAR 영상을 생성하고, SAR 영상 및 보정 SAR 영상을 기초로 보정 전후의 영상 변화율을 계산하고, 계산된 영상 변화율이 미리 결정된 특정값 이하가 될 때까지 위상 오차 보정을 반복할 수 있다.
통신 모듈(130)은 네트워크를 통해 외부 장치와 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 위상 오차 보정 장치(100)의 프로세서(120)가 메모리(110)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 생성한 요청이 통신 모듈(130)의 제어에 따라 네트워크를 통해 외부 장치로 전달될 수 있다. 역으로, 외부 장치의 프로세서의 제어에 따라 제공되는 제어 신호나 명령, 파일 등이 네트워크를 거쳐 통신 모듈(130)을 통해 위상 오차 보정 장치(100)로 수신될 수 있다. 예를 들어, 통신 모듈(130)을 통해 수신된 외부 장치의 제어 신호나 명령 등은 프로세서(120)나 메모리(110)로 전달될 수 있다.
통신 방식은 제한되지 않으며, 네트워크가 포함할 수 있는 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망)을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 기기들간의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다. 예를 들어, 네트워크는, PAN(personal area network), LAN(local area network), CAN(campus area network), MAN(metropolitan area network), WAN(wide area network), BBN(broadband network), 인터넷 등의 네트워크 중 하나 이상의 임의의 네트워크를 포함할 수 있다. 또한, 네트워크는 버스 네트워크, 스타 네트워크, 링 네트워크, 메쉬 네트워크, 스타-버스 네트워크, 트리 또는 계층적(hierarchical) 네트워크 등을 포함하는 네트워크 토폴로지 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.
또한, 통신 모듈(130)은 외부 장치와 네트워크를 통해 통신할 수 있다. 통신 방식은 제한되지 않지만, 네트워크는 근거리 무선통신망일 수 있다. 예를 들어, 네트워크는 블루투스(Bluetooth), BLE(Bluetooth Low Energy), Wifi 통신망일 수 있다.
또한, 본 발명에 따른 위상 오차 보정 장치(100)는 입출력 인터페이스(140)를 포함할 수 있다. 입출력 인터페이스(140)는 입출력 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 예를 들어, 입력 장치는 키보드 또는 마우스 등의 장치를, 그리고 출력 장치는 어플리케이션의 통신 세션을 표시하기 위한 디스플레이와 같은 장치를 포함할 수 있다. 다른 예로 입출력 인터페이스(140)는 터치스크린과 같이 입력과 출력을 위한 기능이 하나로 통합된 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수도 있다. 보다 구체적인 예로, 위상 오차 보정 장치(100)의 프로세서(120)는 메모리(110)에 로딩된 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리함에 있어서 외부 서버가 제공하는 데이터를 이용하여 구성되는 서비스 화면이나 컨텐츠가 입출력 인터페이스(140)를 통해 디스플레이에 표시될 수 있다.
또한, 다른 실시예들에서 위상 오차 보정 장치(100)는 도 1의 구성요소들보다 더 많은 구성요소들을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 상술한 입출력 장치 중 적어도 일부를 포함하도록 구현되거나 또는 내부 구성요소들에 전력을 공급하는 배터리 및 충전 장치, 각종 센서, 데이터베이스 등과 같은 다른 구성요소들을 더 포함할 수도 있다.
이하 도 2를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 위상 오차 보정 장치(100)의 프로세서(120)의 내부 구성에 대하여 상세히 검토한다. 후술되는 프로세서(120)는 이해의 용이를 위하여 도 1에 도시된 위상 오차 보정 장치(100)의 프로세서(120)임을 가정하고 설명한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 위상 오차 보정 장치(100)의 프로세서(120)는 특징점 영상 추출부(121), 위상 차이 계산부(122), 보정부(123), 및 영상 변화율 계산부(124)를 포함한다. 몇몇 실시예에 따라 프로세서(120)의 구성요소들은 선택적으로 프로세서(120)에 포함되거나 제외될 수도 있다. 또한, 몇몇 실시예에 따라 프로세서(120)의 구성요소들은 프로세서(120)의 기능의 표현을 위해 분리 또는 병합될 수도 있다.
이러한 프로세서(120) 및 프로세서(120)의 구성요소들은 도 3의 위상 오차 보정 방법이 포함하는 단계들(S110 내지 S150)을 수행하도록 위상 오차 보정 장치(100)를 제어할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120) 및 프로세서(120)의 구성요소들은 메모리(110)가 포함하는 운영체제의 코드와 적어도 하나의 프로그램의 코드에 따른 명령(instruction)을 실행하도록 구현될 수 있다. 여기서, 프로세서(120)의 구성요소들은 위상 오차 보정 장치(100)에 저장된 프로그램 코드가 제공하는 명령에 따라 프로세서(120)에 의해 수행되는 프로세서(120)의 서로 다른 기능들(different functions)의 표현들일 수 있다. 프로세서(120)의 내부 구성 및 구체적인 동작에 대해서는 도 3의 위상 오차 보정 방법의 순서도를 참조하여 설명하기로 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 위상 오차 보정 방법을 보여주는 순서도이다.
단계 S110에서, 프로세서는 SAR 영상의 반사율 값을 기초로 SAR 영상의 특징점 영상을 추출할 수 있다. 예를 들어, SAR 영상의 반사율 값은 SAR 영상에서 표적들의 밝기를 나타낼 수 있다. 예컨대, 프로세서는 SAR 영상에서 표적들의 밝기 값을 기초로 SAR 영상의 특징점 영상을 추출할 수 있다. 여기서, 특징점 영상은 SAR 영상에서 표적들이 추출된 영상을 나타낼 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서, 프로세서는 SAR 영상의 거리 방향의 좌표 및 방위 방향의 좌표에 대하여 반사율 값을 추출할 수 있다. 예컨대, 거리 방향은 레이더 출력 방향이고, 방위 방향은 거리 방향과 직교할 수 있다. 예를 들어, 거리 방향을 y축, 방위 방향을 x축이라고 할 때, 프로세서는 SAR 영상의 y축 좌표 및 x축 좌표에 대하여 반사율 값을 추출할 수 있다. 즉, 프로세서는 SAR 영상의 각 y축 좌표 및 x축 좌표의 지점에 대하여 반사율 값을 추출할 수 있다.
또한, 프로세서는 SAR 영상의 거리 방향의 좌표 및 방위 방향의 좌표에 대하여 추출된 반사율 값에 대하여 미리 결정된 임계값을 기초로 거리 방향의 좌표 및 방위 방향의 좌표에 대하여 출력값을 출력할 수 있다. 예를 들어, 거리 방향을 y축, 방위 방향을 x축이라고 할 때, 프로세서는 미리 결정된 임계값과, SAR 영상의 각 y축 좌표 및 x축 좌표의 지점에 대한 반사율 값을 기초로 출력값을 출력할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서, 프로세서는 SAR 영상의 거리 방향의 좌표 및 방위 방향의 좌표에 대하여 추출된 반사율 값이 미리 결정된 임계값 미만인 경우 출력값으로, 0을 출력할 수 있다. 또한, 프로세서는 SAR 영상의 거리 방향의 좌표 및 방위 방향의 좌표에 대하여 추출된 반사율 값이 미리 결정된 임계값 이상인 경우 출력값으로, 상기 추출된 반사율 값에서 미리 결정된 임계값을 뺀 값을 출력할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 SAR 영상의 각 거리 방향의 좌표 및 방위 방향의 좌표에 대한 출력값을 기초로 특징점 영상을 생성할 수 있다.
단계 S120에서, 프로세서는 SAR 영상 및 특징점 영상 사이의 위상 차이를 계산할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 SAR 영상 및 특징점 영상을 주파수 영역으로 푸리에 변환할 수 있다. 또한, 프로세서는 푸리에 변환된 SAR 영상 및 특징점 영상 사이의 방위 방향의 위상 차이를 계산할 수 있다.
단계 S130에서, 프로세서는 SAR 영상 및 특징점 영상 사이의 방위 방향의 위상 차이를 SAR 영상에 보정하여 보정 SAR 영상을 생성할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 SAR 영상 및 특징점 영상 사이의 방위 방향의 위상 차이를 SAR 영상에 방위 방향으로 적용하여 보정 영상을 생성할 수 있다. 예컨대, 프로세서는 주파수 영역에서 위상 차이를 SAR 영상에 방위 방향으로 적용하여 보정 영상을 생성할 수 있다. 또한, 프로세서는 주파수 영역의 보정 영상을 공간 영역으로 역 푸리에 변환할 수 있다. 예컨대, 공간 영역은 거리 방향의 좌표 및 방위 방향의 좌표에 대한 반사율 값을 갖는 영역일 수 있다.
단계 S140에서, 프로세서는 SAR 영상 및 보정 SAR 영상을 기초로 보정 전후의 영상 변화율을 계산할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 SAR 영상 및 보정 SAR 영상의 거리 방향의 좌표 및 방위 방향의 좌표에서의 반사율 값의 차이를 계산할 수 있다. 또한, 프로세서는 반사율 값의 차이를 기초로 영상 변화율을 계산할 수 있다.
단계 S150에서, 프로세서는 단계 S140에서 계산된 영상 변화율이 미리 결정된 특정값 이하가 될 때까지 단계 S110 내지 단계 S140을 반복할 수 있다.
본 발명에 따르면 추출된 특징점을 중심으로 위상 오차를 보정하므로, 특징점 개수의 조정을 통해 빠른 위상 오차 추정이 가능하고, 위상 오차 보정 전후에 대한 영상 변화율을 계산하고, 이를 기초로 위상 오차 추정과 위상 오차 보정을 반복하여 효과적으로 위상 오차를 보정할 수 있는 효과가 있다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 위상 오차 보정 방법을 보여주는 순서도이다.
단계 S210에서, 프로세서는 SAR 영상을 획득할 수 있다, 예컨대, SAR 영상은 위성 또는 항공기에서 촬영된 영상일 수 있다.
단계 S220에서, 프로세서는 SAR 영상의 특징점을 추출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 미리 설정된 함수를 이용하여 SAR 영상의 특징점을 추출할 수 있다. 예컨대, 미리 설정된 함수는 Soft-thresholding 함수일 수 있다.
<수학식1>
Figure 112021110799611-pat00001
여기서,
Figure 112021110799611-pat00002
는
Figure 112021110799611-pat00003
의 threshold를 갖는 soft-thresholding 함수를 나타내고,
Figure 112021110799611-pat00004
는
Figure 112021110799611-pat00005
번째 루프의 위상 오차 보정 후 SAR 영상을 나타내고(
Figure 112021110799611-pat00006
,
Figure 112021110799611-pat00007
는 위상 오차 보정 전 SAR 영상을 나타냄),
Figure 112021110799611-pat00008
은 영상의 거리 방향 좌표,
Figure 112021110799611-pat00009
는 영상의 방위 방향 좌표를 나타내고(
Figure 112021110799611-pat00010
,
Figure 112021110799611-pat00011
),
Figure 112021110799611-pat00012
는 특징점 영상을 나타낸다. 예를 들어,
Figure 112021110799611-pat00013
는 미리 결정된 임계값을 나타내며, 매 루프에 대하여 고정된 값을 갖거나, 가변되는 값을 갖을 수 있다.
예를 들어,
Figure 112021110799611-pat00014
가 0.5인 경우, 프로세서는 SAR 영상의 각 거리 방향 좌표 및 방위 방향 좌표의 반사율 값에 대하여, 반사율 값이 0.5보다 작은 경우 0을 추출하고, 반사율 값이 0.5보다 큰 경우 반사율 값에서 0.5를 뺀 값을 출력값으로 추출할 수 있다.
단계 S230에서, 프로세서는 단계 S220에서 추출된 특징점 영상을 수학식3을 이용하여 푸리에 변환할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 특징점 영상의 방위 방향으로 푸리에 변환을 수행할 수 있다.
또한, 단계 S260에서, 프로세서는 위상 오차 보정 전 영상을 수학식2를 이용하여 푸리에 변환할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 위상 오차 보정 전 영상의 방위 방향으로 푸리에 변환을 수행할 수 있다.
<수학식2>
Figure 112021110799611-pat00015
<수학식3>
Figure 112021110799611-pat00016
여기서, 수학식1에 추가로,
Figure 112021110799611-pat00017
은 수신 펄스 인덱스를 나타내고(
Figure 112021110799611-pat00018
),
Figure 112021110799611-pat00019
는 위상 오차 보정 전 거리압축신호를 나타내고(
Figure 112021110799611-pat00020
의 방위 방향 푸리에 변환),
Figure 112021110799611-pat00021
는 특징점 영상 거리압축신호를 나타낸다(
Figure 112021110799611-pat00022
의 방위 방향 푸리에 변환).
단계 S240에서, 프로세서는 위상 오차 보정 전 영상 및 특징점 영상의 방위 방향 위상 차를 계산할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 수학식4와 같은 수식에서, 위상 오차 보정 전 영상 및 특징점 영상의 각 푸리에 변환을 이용하여 위상 차를 계산할 수 있다.
<수학식4>
Figure 112021110799611-pat00023
여기서, 수학식1 내지 3에 추가로,
Figure 112021110799611-pat00024
는 SAR 영상 및 특징점 영상 사이의 위상 차이를 나타낸다.
단계 S250에서, 프로세서는 SAR 영상 및 특징점 영상 사이의 위상 차이를 SAR 영상에 보정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 수학식5와 같은 수식에서, SAR 영상 및 특징점 영상 사이의 위상 차이를 SAR 영상에 보정하여 보정 SAR 영상을 생성할 수 있다.
<수학식5>
Figure 112021110799611-pat00025
여기서, 수학식1 내지 4에 추가로,
Figure 112021110799611-pat00026
은 위상 오차 보정 후 거리압축신호(
Figure 112021110799611-pat00027
의 방위 방향 푸리에 변환)를 나타낸다.
단계 S270에서, 프로세서는 단계 S250에서 생성된 보정 SAR 영상을 역 푸리에 변환할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 푸리에 변환된 보정 SAR 영상을 주파수 영역에서 공간 영역으로 복원할 수 있다. 예컨대, 공간 영역은 시간 영역일 수 있다.
<수학식6>
Figure 112021110799611-pat00028
여기서, 수학식1 내지 5에 추가로,
Figure 112021110799611-pat00029
은 위상 오차 보정 후 SAR 영상을 나타낸다.
단계 S280 에서, 프로세서는 SAR 영상 및 보정 SAR 영상을 기초로 보정 전후의 영상 변화율을 계산할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 하기 수학식7을 이용하여 위상 오차 보정 방법의 이전 루프의 위상 보정 영상과 현재 루프의 위상 보정 영상 사이의 변화율 크기를 계산하여 영상 변화율을 계산할 수 있다. 또한, 프로세서는 영상 변화율이 미리 결정된 특정 값 이하일 경우 위상 오차 보정 방법의 루프를 중단할 수 있다.
<수학식7>
Figure 112021110799611-pat00030
여기서, 수학식1 내지 6에 추가로,
Figure 112021110799611-pat00031
는 미리 결정된 특정값을 나타낸다.
단계 S290에서, 프로세서는 위상 오차가 보정된 SAR 영상을 획득할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 위상 오차 보정 방법의 효과를 설명하기 위한 도면이다. 또한, 도 6 및 도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 위상 오차 보정 방법의 효과를 설명하기 위한 도면이다.
먼저, 도 5를 참조하면, 본 발명에서 제안한 위상 오차 보정 방법 즉, 특징점 보존 자동초점(Feature preserving autofocus, FPA) 방식과 종래 PGA(phase gradient autofocus) 방식의 영상 품질 차이를 확인할 수 있다.
PGA는 저주파의 위상 오차만 보정이 가능하다는 단점이 있다. 또한, PGA는 영상의 거리 빈(range bin)들 중 가장 강한 반사율을 지닌 표적 외에 다른 표적신호들을 잡음으로 가정하여, 방위(azimuth)방향으로 연속적으로 강한 표적이 존재 하는 경우 성능저하가 발생할 수 있다. 반면, 본 발명의 FPA 방식에 따르면, PGA 방식에서 불가 했던 고주파 위상 오차 보정이 가능하다.
도 6 및 도 7을 참조하면, 본 발명에서 제안한 FPA 방식과 종래 ME(minimum entropy) 방식의 자동 초점 수렴 성능의 차이가 도시되어 있다.
ME 방식은 PGA와 달리 위상 오차의 주파수에 제한이 없으나, 느린 수렴 속도로 인해 빠른 영상 처리를 요구하는 on-board형 SAR 시스템에는 적합하지 않다.
도 6에서, SAR 영상의 Contrast가 1.9에 수렴될 때, ME 방식의 경우 오차 보정 약 95회에서 수렴되었으나, 본 발명에 따른 FPA 방식은 약 10회 이내에서 수렴되었다.
또한, 도 7에서, SAR 영상의 Entropy가 11.6에 수렴될 때, ME 방식의 경우 오차 보정 약 95회에서 수렴되었으나, 본 발명에 따른 FPA 방식은 약 10회 이내에서 수렴되었다.
본 발명에 따르면, SAR 영상의 특징점을 추출하여 이를 기준으로 SAR 영상의 위상을 효과적으로 보정할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에서, 자동초점 전 SAR 영상에 대하여 특징점을 추출하고, 특징점 추출 전/후 영상의 위상 차이를 계산하여 이를 영상에 보정할 수 있다. 또한, 본 발명의 일 실시예에서, 보정 전/후 영상 변화율을 계산하여 특정 값 이하가 될 때까지 해당 연산을 반복하여 위상 오차가 보정된 최종 영상을 획득할 수 있다.
본 발명에서 제안하는 특징점 보존 자동초점(feature preserving autofocus, FPA) 방식은 SAR 영상 위상 오차의 주파수 대역과 관계없이 정확한 위상 오차 보정이 가능하다. 또한, 기존에 널리 사용되던 PGA 계열의 자동초점 방식에서 불가능하였던 고주파 위상 오차 보정이 가능하다. 또한, 추출된 특징점을 중심으로 위상 오차를 보정하므로, 특징점 개수의 조정을 통해 빠른 위상 오차 추정이 가능하여 기존 ME 계열의 자동초점 방식의 문제인 느린 수렴 속도 또한 해결 가능하다.
이상에서 설명된 장치 및/또는 시스템은, 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 어플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction) 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.
100: 위상 오차 보정 장치
110: 메모리
120: 프로세서
130: 통신 모듈
140: 입출력 인터페이스

Claims (13)

  1. SAR 영상의 위상 오차를 보정하는 방법에 있어서,
    상기 SAR 영상의 반사율 값을 기초로 상기 SAR 영상의 특징점 영상을 추출하는 제1 단계;
    상기 SAR 영상 및 상기 특징점 영상 사이의 위상 차이를 계산하는 제2 단계;
    상기 위상 차이를 상기 SAR 영상에 보정하여 보정 SAR 영상을 생성하는 제3 단계;
    상기 SAR 영상 및 상기 보정 SAR 영상을 기초로 보정 전후의 영상 변화율을 계산하는 제4 단계; 및
    상기 제4 단계에서 계산된 상기 영상 변화율이 미리 결정된 특정값 이하가 될 때까지 상기 제1 단계 내지 상기 제4 단계를 반복하는 단계;
    를 포함하는, 위상 오차 보정 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 제1 단계는,
    상기 SAR 영상의 거리 방향의 좌표 및 방위 방향의 좌표에 대하여 반사율 값을 추출하는 단계; 및
    상기 반사율 값을 추출하는 단계에서 추출된 반사율 값에 대하여 미리 결정된 임계값을 기초로 상기 거리 방향의 좌표 및 상기 방위 방향의 좌표에 대하여 출력값을 출력하는 단계를 포함하고,
    상기 거리 방향은 레이더 출력 방향이고, 상기 방위 방향은 상기 거리 방향과 직교하는, 위상 오차 보정 방법.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 출력값을 출력하는 단계는,
    상기 추출된 반사율 값이 상기 미리 결정된 임계값 미만인 경우 출력값으로 0을 출력하고, 상기 추출된 반사율 값이 상기 미리 결정된 임계값 이상인 경우 출력값으로 상기 추출된 반사율 값에서 상기 미리 결정된 임계값을 뺀 값을 출력하는 단계인, 위상 오차 보정 방법.
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 제2 단계는,
    상기 SAR 영상 및 상기 특징점 영상을 주파수 영역으로 푸리에 변환하는 단계; 및
    상기 SAR 영상 및 상기 특징점 영상 사이의 방위 방향의 위상 차이를 계산하는 단계를 포함하는,
    위상 오차 보정 방법.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 제3 단계는,
    상기 제2 단계에서 계산된 상기 위상 차이를 상기 SAR 영상에 방위 방향으로 적용하여 보정 영상을 생성하는 단계; 및
    주파수 영역의 상기 보정 영상을 공간 영역으로 역 푸리에 변환하는 단계를 포함하는, 위상 오차 보정 방법.
  6. 제1 항에 있어서,
    상기 제4 단계는,
    상기 SAR 영상 및 상기 보정 SAR 영상의 거리 방향의 좌표 및 방위 방향의 좌표에서의 반사율 값의 차이를 계산하는 단계; 및
    상기 반사율 값의 차이를 기초로 상기 영상 변화율을 계산하는 단계를 포함하는, 위상 오차 보정 방법.
  7. 컴퓨팅 장치를 이용하여 제1 항 내지 제6 항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위하여 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  8. SAR 영상의 위상 오차를 보정하는 장치에 있어서,
    프로세서;를 포함하고,
    상기 프로세서는, 상기 SAR 영상의 반사율 값을 기초로 상기 SAR 영상의 특징점 영상을 추출하고, 상기 SAR 영상 및 상기 특징점 영상 사이의 위상 차이를 계산하고, 상기 위상 차이를 상기 SAR 영상에 적용하여 위상 차이를 보정하여 보정 SAR 영상을 생성하고, 상기 SAR 영상 및 상기 보정 SAR 영상을 기초로 보정 전후의 영상 변화율을 계산하고, 계산된 상기 영상 변화율이 미리 결정된 특정값 이하가 될 때까지 위상 오차 보정을 반복하는, 위상 오차 보정 장치.
  9. 제8 항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 SAR 영상의 거리 방향의 좌표 및 방위 방향의 좌표에 대하여 반사율 값을 추출하고, 추출된 반사율 값에 대하여 미리 결정된 임계값을 기초로 상기 거리 방향의 좌표 및 상기 방위 방향의 좌표에 대하여 출력값을 출력하고,
    상기 거리 방향은 레이더 출력 방향이고, 상기 방위 방향은 상기 거리 방향과 직교하는, 위상 오차 보정 장치.
  10. 제9 항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 추출된 반사율 값이 상기 미리 결정된 임계값 미만인 경우 출력값으로 0을 출력하고, 상기 추출된 반사율 값이 상기 미리 결정된 임계값 이상인 경우 출력값으로 상기 추출된 반사율 값에서 상기 미리 결정된 임계값을 뺀 값을 출력하는, 위상 오차 보정 장치.
  11. 제8 항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 SAR 영상 및 상기 특징점 영상을 주파수 영역으로 푸리에 변환하고, 상기 SAR 영상 및 상기 특징점 영상 사이의 방위 방향의 위상 차이를 계산하는, 위상 오차 보정 장치.
  12. 제8 항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 위상 차이를 상기 SAR 영상에 방위 방향으로 적용하여 보정 영상을 생성하고, 주파수 영역의 상기 보정 영상을 공간 영역으로 역 푸리에 변환하는, 위상 오차 보정 장치.
  13. 제8 항에 있어서,
    상기 프로세서는, 상기 SAR 영상 및 상기 보정 SAR 영상의 거리 방향의 좌표 및 방위 방향의 좌표에서의 반사율 값의 차이를 계산하고, 상기 반사율 값의 차이를 기초로 상기 영상 변화율을 계산하는, 위상 오차 보정 장치.
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