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미확인 표적에 대한 합성 개구면 레이더 영상을 획득하는 단계, 상기 합성 개구면 레이더 영상을 정규화 시키는 단계, 상기 정규화된 합성 개구면 레이더 영상을 극사상 처리하여 극영상을 생성하는 단계, 상기 극영상으로부터 특성벡터를 추출하는 단계, 그리고상기 추출된 특성벡터를 데이터베이스에 저장되어 있는 변별하고자 하는 표적들에 대한 특성벡터와 비교하여, 상기 미확인 표적의 기종을 식별하는 단계를 포함하며,상기 정규화된 합성 개구면 레이더 영상을 극사상 처리하여 극영상을 생성하는 단계는, 상기 정규화된 합성 개구면 레이더 영상을 모폴로지 처리하여 이진영상을 생성하는 단계, 상기 이진영상으로부터 중심점을 검출하는 단계, 그리고 상기 정규화된 합성 개구면 레이더 영상의 중심점을 기준으로 거리 방향과 방위각 방향으로 샘플링하여 극영상을 생성하는 단계를 포함하는 합성 개구면 레이더 영상에서 표적의 기종을 식별하는 방법
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제1항에 있어서, 상기 합성 개구면 레이더 영상을 정규화 시키는 단계는, 다음의 수학식을 이용하여 상기 합성 개구면 레이더 영상을 정규화 시키는 합성 개구면 레이더 영상에서 표적의 기종을 식별하는 방법: 여기서, In(xi, yi)은 정규화된 합성 개구면 레이더 영상이고, I0(xi, yi)는 정규화 되기 전의 합성 개구면 레이더 영상이며, x, y는 각각 합성 개구면 레이터 영상의 횡축, 종축 차원을 나타내며, M, N은 각각의 x, y 차원에 대한 화소 수를 나타낸다
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제2항에 있어서, 상기 극영상으로부터 추출된 특성벡터는,상기 극영상의 거리방향 사상영상에 대한 제1 특성 벡터, 상기 극영상의 방위각방향 사상영상에 대한 제2 특성 벡터, 그리고상기 극영상을 영상주성분분석법(IMPCA)에 의해 압축하여 생성한 제3 특성벡터를 포함하며, 상기 거리방향 사상영상과 상기 방위각방향 사상영상은 각각 다음의 수학식으로 표현되는 합성 개구면 레이더 영상에서 표적의 기종을 식별하는 방법: 여기서, Ir(r)은 거리(r)방향 사상영상이고, Iθ(θ)은 방위각(θ)방향 사상영상이며, Ip(rm,θn)은 p번째 극영상을 나타내며, Rmin은 최소 샘플링 반경이고, Rmax는 최대 샘플링 반경을 나타낸다
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제4항에 있어서, 상기 데이터베이스에 저장되는 특성벡터는, 상기 식별하고자 하는 표적들의 극영상의 거리방향 사상영상에 대한 제4 특성벡터, 상기 식별하고자 하는 표적들의 극영상의 방위각방향 사상영상에 대한 제5 특성벡터, 그리고 상기 식별하고자 하는 표적들의 극영상을 영상주성분분석법(IMPCA)에 의해 압축하여 생성한 제6 특성벡터를 포함하는 합성 개구면 레이더 영상에서 표적의 기종을 식별하는 방법
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제5항에 있어서, 상기 미확인 표적을 식별하는 단계는, 상기 추출된 제1 특성 벡터를 상기 제4 특성 벡터와 비교하여 유사도가 상대적으로 높은 제1 그룹의 표적들을 선택하는 단계,상기 미확인 표적의 극영상을 정렬하여 상기 제2 특성 벡터를 추출하고, 상기 추출된 제2 특성 벡터를 상기 제1 그룹에 속하는 표적들의 상기 제5 특성 벡터와 비교하여 최대 정규화 상관 계수가 높은 제2 그룹의 표적들을 선택하는 단계, 그리고 정렬된 상기 미확인 표적의 극영상으로부터 상기 제3 특성 벡터를 추출하고, 상기 제3 특성 벡터를 상기 제2 그룹에 속하는 표적들의 상기 제6 특성 벡터와 연산하여, 상기 제2 그룹에 속하는 표적들 중에서 차이 값이 가장 작은 표적을 상기 미확인 표적이 속한 기종으로 선택하는 단계를 포함하는 합성 개구면 레이더 영상에서 표적의 기종을 식별하는 방법
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제6항에 있어서, 상기 유사도는 다음의 수학식과 같이 표현되는 합성 개구면 레이더 영상에서 표적의 기종을 식별하는 방법: 여기서, g1(pu, qu)는 미확인 표적의 임의의 각도에 대한 거리방향 사상영상이며, f1T(p, q)는 데이터베이스에 저장되어 있는 식별하고자 하는 표적의 제4 특성벡터의 전체 행렬이고, P는 표적의 클래스 개수, Q는 데이터베이스를 구성하는 표적의 촬상 각도를 나타낸다
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미확인 표적에 대한 합성 개구면 레이더 영상을 획득하는 SAR 영상 획득부, 상기 합성 개구면 레이더 영상을 정규화 시키는 정규화부, 상기 정규화된 합성 개구면 레이더 영상을 극사상 처리하여 극영상을 생성하는 극영상 생성부, 상기 극영상으로부터 특성벡터를 추출하는 특성벡터 추출부, 변별하고자 하는 표적들에 대한 특성벡터를 저장하는 데이터베이스, 그리고상기 추출된 특성벡터를 상기 변별하고자 하는 표적에 대한 특성벡터와 비교하여, 상기 미확인 표적을 식별하는 변별부를 포함하며,상기 극영상 생성부는, 상기 정규화된 합성 개구면 레이더 영상을 모폴로지 처리하여 이진영상을 생성하고, 상기 이진영상으로부터 중심점을 검출한 다음, 상기 정규화된 합성 개구면 레이더 영상의 중심점을 기준으로 거리 방향과 방위각 방향으로 샘플링하여 극영상을 생성하는 합성 개구면 레이더 영상에서 표적의 기종을 식별하는 장치
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제8항에 있어서, 상기 정규화부는, 다음의 수학식을 이용하여 상기 합성 개구면 레이더 영상을 정규화 시키는 합성 개구면 레이더 영상에서 표적의 기종을 식별하는 장치: 여기서, In(xi, yi)은 정규화된 합성 개구면 레이더 영상이고, I0(xi, yi)는 정규화 되기 전의 합성 개구면 레이더 영상이며, x, y는 각각 합성 개구면 레이터 영상의 횡축, 종축 차원을 나타내며, M, N은 각각의 x, y 차원에 대한 화소 수를 나타낸다
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제9항에 있어서, 상기 극영상으로부터 추출된 특성벡터는,상기 극영상의 거리방향 사상영상에 대한 제1 특성 벡터, 상기 극영상의 방위각방향 사상영상에 대한 제2 특성 벡터, 그리고상기 극영상을 영상주성분분석법(IMPCA)에 의해 압축하여 생성한 제3 특성벡터를 포함하며, 상기 거리방향 사상영상과 상기 방위각방향 사상영상은 각각 다음의 수학식으로 표현되는 합성 개구면 레이더 영상에서 표적의 기종을 식별하는 장치: 여기서, Ir(r)은 거리(r)방향 사상영상이고, Iθ(θ)은 방위각(θ)방향 사상영상이며, Ip(rm,θn)은 p번째 극영상을 나타내며, Rmin은 최소 샘플링 반경이고, Rmax는 최대 샘플링 반경을 나타낸다
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제11항에 있어서, 상기 데이터베이스에 저장되는 특성벡터는, 상기 식별하고자 하는 표적들의 극영상의 거리방향 사상영상에 대한 제4 특성벡터, 상기 식별하고자 하는 표적들의 극영상의 방위각방향 사상영상에 대한 제5 특성벡터, 그리고 상기 식별하고자 하는 표적들의 극영상을 영상주성분분석법(IMPCA)에 의해 압축하여 생성한 제6 특성벡터를 포함하는 합성 개구면 레이더 영상에서 표적의 기종을 식별하는 장치
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제12항에 있어서, 상기 변별부는, 상기 추출된 제1 특성 벡터를 상기 제4 특성 벡터와 비교하여 유사도가 상대적으로 높은 제1 그룹의 표적들을 선택하며, 상기 미확인 표적의 극영상을 정렬하여 상기 제2 특성 벡터를 추출하고, 상기 추출된 제2 특성 벡터를 상기 제1 그룹에 속하는 표적들의 상기 제5 특성 벡터와 비교하여 최대 정규화 상관 계수가 높은 제2 그룹의 표적들을 선택하며, 정렬된 상기 미확인 표적의 극영상으로부터 상기 제3 특성 벡터를 추출하고, 상기 제3 특성 벡터를 상기 제2 그룹에 속하는 표적들의 상기 제6 특성 벡터와 연산하여, 상기 제2 그룹에 속하는 표적들 중에서 차이 값이 가장 작은 표적을 상기 미확인 표적이 속한 기종으로 선택하는 합성 개구면 레이더 영상에서 표적의 기종을 식별하는 장치
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