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합성 개구면 레이더 영상의 표적 및 인공 클러터 구분법

  • 기술번호 : KST2021002138
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 합성 개구면 레이더(SAR) 영상의 표적 및 인공 클러터 구분법이 개시된다. 본 발명의 표적 및 인공 클러터 구분법은 훈련용 표적 SAR 영상 칩 및 훈련용 인공 클러터 SAR 영상 칩으로부터 각각 복수의 서로 다른 2차원 고유모드(intrinsic mode)에 따른 영상을 추출하는 단계, 추출된 복수의 2차원 고유모드에 따른 영상을 각각 조합하여 표적 및 인공 클러터의 고유특성이 강화된 복수의 고유특성 강화 영상을 각각 생성하는 단계, 생성된 복수의 고유특성 강화 영상에 2차원 커널 함수를 적용하여, 훈련용 표적 SAR 영상 칩 및 훈련용 인공 클러터 SAR 영상 칩의 중심부 및 주변부의 특징 값을 추출하는 단계 및, 추출된 특징 값에 각각 기초하여 가중치 벡터를 생성하고, 생성된 가중치 벡터를 이용한 선형 구분법(linear discrimination)에 따라, 시험용 SAR 영상 칩으로부터 표적 및 인공 클러터를 구분하는 단계를 포함한다.
Int. CL G01S 13/90 (2006.01.01) G06T 7/11 (2017.01.01) G06T 5/00 (2019.01.01)
CPC G01S 13/9021(2013.01) G06T 7/11(2013.01) G06T 5/002(2013.01)
출원번호/일자 1020190164695 (2019.12.11)
출원인 국방과학연구소
등록번호/일자 10-2223078-0000 (2021.02.25)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20210304) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.12.11)
심사청구항수 6

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 국방과학연구소 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 박지훈 대전광역시 유성구
2 서승모 대전광역시 유성구
3 유지희 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 제일특허법인(유) 대한민국 서울특별시 서초구 마방로 ** (양재동, 동원F&B빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 국방과학연구소 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2019.12.11 수리 (Accepted) 1-1-2019-1280638-91
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2020.08.14 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2020.11.13 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2021-0020756-99
4 등록결정서
Decision to grant		 2021.02.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0157972-44
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번호 청구항
1 1
합성 개구면 레이더(SAR) 영상의 표적 및 인공 클러터 구분법에 있어서,훈련용 표적 SAR 영상 칩 및 훈련용 인공 클러터 SAR 영상 칩으로부터 각각 복수의 서로 다른 2차원 고유모드(intrinsic mode)에 따른 영상을 추출하는 단계;상기 추출된 복수의 2차원 고유모드에 따른 영상을 각각 조합하여 표적 및 인공 클러터의 고유특성이 강화된 복수의 고유특성 강화 영상을 각각 생성하는 단계;상기 생성된 복수의 고유특성 강화 영상에 2차원 커널 함수를 적용하여, 상기 훈련용 표적 SAR 영상 칩 및 훈련용 인공 클러터 SAR 영상 칩의 중심부 및 주변부의 특징 값을 추출하는 단계; 및상기 추출된 특징 값에 각각 기초하여 가중치 벡터를 생성하고, 상기 생성된 가중치 벡터를 이용한 선형 구분법(linear discrimination)에 따라, 시험용 SAR 영상 칩으로부터 표적 및 인공 클러터를 구분하는 단계;를 포함하는 표적 및 인공 클러터 구분법
2 2
제1항에 있어서,상기 영상을 추출하는 단계는,2차원의 경험적 모드 분리법(bi-dimensional empirical mode decomposition)에 기초하여, 첨두치(peak)의 규칙적인 분포 빈도가 서로 다른 상기 복수의 2차원 고유모드에 따른 영상을 추출하는 것을 특징으로 하는, 표적 및 인공 클러터 구분법
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제2항에 있어서,상기 복수의 고유특성 강화 영상을 각각 생성하는 단계는,상기 첨두치의 분포 특성, 상기 첨두치가 분포하는 영역의 경계 특성, 산란점의 특성, 상기 표적 또는 클러터의 윤곽면(silhouette) 특성, 상기 윤곽면을 평탄화(smoothing)한 후의 영역 특성 및 첨두치로 표현되는 모드가 제거된 후의 잔여성분의 특성 중 어느 하나의 고유특성을 강화시킨 복수의 고유특성 강화 영상을 각각 생성하는 것을 특징으로 하는, 표적 및 인공 클러터 구분법
4 4
제2항에 있어서,상기 2차원 커널 함수는,2차원 감마(Gamma) 커널함수인 것을 특징으로 하는, 표적 및 인공 클러터 구분법
5 5
제2항에 있어서,상기 구분하는 단계는,상기 추출된 특징 값에 기초하여 상기 훈련용 표적 SAR 영상 칩 및 훈련용 인공 클러터 SAR 영상 칩의 특징벡터를 각각 산출하는 단계;상기 각각 산출된 특징벡터로 구성되는 특징벡터 합성행렬을 생성하는 단계;상기 특징벡터 합성행렬에 대하여, 표적일 경우 1, 인공 클러터인 경우 0의 표지를 갖는 1차원 부류표지(class label) 벡터를 정의하고, 상기 특징벡터 합성행렬 및 상기 1차원 부류표지 벡터에 기초하여 상기 가중치 벡터를 생성하는 단계; 및상기 시험용 SAR 영상 칩으로부터 산출된 특징벡터 및 상기 가중치 벡터의 내적 연산을 수행하고, 상기 내적 연산 결과와 기 설정된 문턱치(threshold)를 비교하여 상기 표적 및 인공 클러터를 구분하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 표적 및 인공 클러터 구분법
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제1항에 있어서,전자기 산란현상에 기초한 전자기 예측(electromagnetic prediction) 또는 실측에 의해 상기 훈련용 표적 SAR 영상 칩 및 훈련용 인공 클러터 SAR 영상 칩을 획득하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 표적 및 인공 클러터 구분법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.