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빠르고 유연한 잡음 제거 네트워크 기반의 합성 개구 레이더 이미지 잡음 제거 방법

  • 기술번호 : KST2023009983
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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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 본 발명은 빠르고 유연한 잡음 제거 네트워크 기반의 합성 개구 레이더 이미지 잡음 제거 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따르면, SAR 이미지 잡음 제거 학습모델은 인코딩 과정에서 4개의 Residual 블록과 디코딩 과정에서 3개의 Residual 블록으로 구성되는 CNN의 FFDNet과 ResNet의 구조로 이루어지고, Residual 블록 사이에는 스킵 커넥션(Skip Connection)이 포함되며, 스킵 커넥션은 인코딩 과정에서 잡음이 있는 이미지가 Residual 블록을 통해 잡음이 제거되는 과정에서 지역 특징값 파라미터를 기록하고, 지역 특징 파라미터를 디코딩 과정에 전달하여 손실된 정보를 복구한다. 이와 같이 본 발명에 따르면, SAR 포맷의 이미지에 생성된 Speckle 잡음을 효과적으로 제거할 수 있으며, SAR 이미지뿐만 아니라 JPG, PNG 등의 여러 형식의 이미지 파일에도 종래의 FFDNet 잡음 제거 방법보다 이미지의 원본형태를 유지하면서 잡음 제거할 수 있다.
Int. CL G06T 5/00 (2019.01.01) G01S 17/90 (2020.01.01) G06T 9/00 (2019.01.01) G06N 3/08 (2023.01.01)
CPC G06T 5/002(2013.01) G01S 17/90(2013.01) G06T 9/00(2013.01) G06N 3/08(2013.01) G06T 2207/10044(2013.01) G06T 2207/20081(2013.01) G06T 2207/20084(2013.01)
출원번호/일자 1020220052866 (2022.04.28)
출원인 숭실대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2023-0153091 (2023.11.06) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 국내출원/신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 1

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 숭실대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 신요안 서울특별시 동작구
2 유초시 서울특별시 동작구
3 이승우 서울특별시 동작구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인태백 대한민국 서울특별시 금천구 가산디지털*로 ***, 비동****호(가산동,한라원앤원타워)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2022.04.28 수리 (Accepted) 1-1-2022-0458136-16
2 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment		 2022.04.29 수리 (Accepted) 1-1-2022-0460404-51
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번호 청구항
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빠르고 유연한 잡음 제거 네트워크 기반의 합성 개구 레이더 이미지 잡음 제거 방법에 있어서, SAR 이미지 잡음 제거 학습모델은 인코딩 과정에서 4개의 Residual 블록과 디코딩 과정에서 3개의 Residual 블록으로 구성되는 CNN의 FFDNet과 ResNet의 구조로 이루어지고,Residual 블록 사이에는 스킵 커넥션(Skip Connection)이 포함되며,상기 스킵 커넥션은 인코딩 과정에서 잡음이 있는 이미지가 Residual 블록을 통해 잡음이 제거되는 과정에서 지역 특징값 파라미터를 기록하고, 지역 특징 파라미터를 디코딩 과정에 전달하여 손실된 정보를 복구함으로써 디코딩 과정에서 이미지 손실을 줄이고,상기 SAR 이미지 잡음 제거 학습모델은 학습 가중치를 다음의 수학식을 이용하여 노이즈 이미지와 노이즈 레벨 맵에서 매핑하는 합성 개구 레이더 이미지 잡음 제거 방법:이때, 는 학습 가중치이고, Y는 노이즈 이미지이며, M은 노이즈 레벨 맵이고, , 노이즈가 제거된 이미지이며, F는 매핑을 나타낸다
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 아주대학교산학협력단 정보통신방송혁신인재양성(R＆D) 위성정보 처리 및 융합 서비스 기술 개발