• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제25권4호
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• pp.445-458
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• 2008

레이더 영상의 품질은 영상레이더 탑재체 뿐만 아니라 위성 본체의 성능에 크게 좌우되기 때문에, 영상레이더 위성의 영상형성구조분석(Image Chain Analysis)은 위성체 설계단계에서 가장 중요한 해석들 중 하나이다. 특히, 위성체 지향 및 안정화 오차는 탑재체 고유 설계에서 유도되는 영상 품질에 가장 나쁜 영향을 끼친다. 이 연구에서는 위성체 지향 및 안정화 오차로 인한 레이더 영상 품질 저하를 분석하기 위한 영상형성구조분석 알고리즘이 개발되었다. 개발된 소프트웨어는 궤도 모델, 자세제어 모델, 영상레이더 탑재체 모델, 클러터 모델, 영상처리 모델로 구성된다. 이 해석을 위해, $5km{\times}5km$의 관측폭을 가지는 1m고해상도 모드 레이더 영상의 원시 데이터를 시뮬레이션하고, 영상처리를 수행하였다 영상 품질을 분석하기 위해 영상 내에 총 25개 점표적들을 생성하였다. 이 연구의 결과, 레이더 영상의 방사 정밀도는 위성체 지향오차에 가장 많은 영향을 받는 것으로 해석되었으며, 최고의 영상 품질을 만족시키기 위해서는 위성체 자세제어 시스템의 성공적인 설계가 가장 중요하다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.254-257
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• 2007

This paper presents an examination of the spatial integration method for extracting the RCS of a trihedral corner reflector from SAR images for SAR external calibration. An exact external radiometric calibration technique is required for extracting an exact calibration constant. Therefore, we examine the accuracy of the spatial integration method, which is commonly used for the SAR external radiometric calibration. At first, an SAR image for a trihedral corner reflector is simulated with a high-resolution SAR impulse response with a known theoretical RCS of the reflector, and a background clutter image for the high resolution SAR system is also generated. Then, a SAR image in a high resolution is generated for a trihedral comer reflector located on a background clutter by superposition of the two SAR images. The radar cross section of a trihedral corner reflector in the SAR image is retrieved by integrating the radar signals of the pixels adjacent to the reflector for various size of the integration area. By comparison of the measured RCS by the integration method and the theoretical RCS of the reflector, the effect of the size of the integration area on the extraction of the calibration constant is examined.

• 대한원격탐사학회지
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• 제26권5호
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• pp.581-591
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• 2010

본 연구에서는 주파수 및 공간 도메인 상에서 선호 분석에 장점이 있는 웨이블릿 기반의 영상 융합 알고리듬을 제안하였다. 개발된 알고리듬은 레이더 영상 신호와 광학 영상 신호의 상대적인 크기를 비교하여 상대적으로 신호 크기가 큰 경우에는 레이더 영상 신호를 융합 영상에 할당하고 크기가 작은 경우에는 레이더 영상 신호와 광학 영상 선호의 가중치 합으로 융합 영상 신호를 결정한다. 사용되는 융합 규칙은 두 영상 신호의 상대적인 신호 비(ratio) 영상 그레디언트, 로컬 영역의 분산 특성을 동시에 고려한다. Ikonos 위성 영상과 TerraSAR-X 위성 영상을 이용한 실험에서 상대적으로 신호 크기가 큰 레이더 신호 만을 융합 영상에 할당하는 기존 방법에 비해 entropy, image clarity, spatial frequency, speckle index 측면에서 우수한 융합 결과를 얻었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권7호
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• pp.3620-3637
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• 2019

Since the birth of Synthetic Aperture Radar (SAR), it has been widely used in the military field and so on. However, the existence of speckle noise makes a good deal inconvenience for the subsequent image processing. The continuous development of sparse representation (SR) opens a new field for the speckle suppressing of SAR image. Although the SR de-noising may be effective, the over-smooth phenomenon still has bad influence on the integrity of the image information. In this paper, one novel SAR image de-noising method based on residual image fusion and sparse representation is proposed. Firstly we can get the similar block groups by the non-local similar block matching method (NLS-BM). Then SR de-noising based on the adaptive K-means singular value decomposition (K-SVD) is adopted to obtain the initial de-noised image and residual image. The residual image is processed by Shearlet transform (ST), and the corresponding de-noising methods are applied on it. Finally, in ST domain the low-frequency and high-frequency components of the initial de-noised and residual image are fused respectively by relevant fusion rules. The final de-noised image can be recovered by inverse ST. Experimental results show the proposed method can not only suppress the speckle effectively, but also save more details and other useful information of the original SAR image, which could provide more authentic and credible records for the follow-up image processing.

• 대한토목학회논문집
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• 제44권1호
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• pp.125-132
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• 2024

광학 위성영상은 국가 보안 및 정보 획득을 목적으로 사용되며 그 활용성은 증가하고 있다. 그러나, 기상 조건 및 시간의 제약으로 사용자의 요구에 적합하지 않은 저품질의 영상을 획득하게 된다. 본 논문에서는 광학 위성영상의 구름 폐색영역을 모의하기 위하여 고해상도 SAR 영상을 참조한 딥러닝 기반의 영상변환 및 컬러화 모델을 생성하였다. 해당 모델은 적용 알고리즘 및 입력 데이터 형태에 따라 실험하였으며 생성된 모의영상을 비교 분석하였다. 특히 입력하는 흑백영상과 SAR 영상간의 화소값 정보량이 유사하도록 하여 상대적으로 색상정보량 부족에서 오는 문제점을 개선하였다. 실험 결과, Gray-scale 영상과 고해상도 SAR 영상으로 학습한 모의영상의 히스토그램 분포가 비교적 원 영상과 유사하였고, 정량적인 분석을 위하여 산정한 RMSE 값은 약 6.9827, PSNR 값은 약 31.3960으로 나타났다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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• pp.628-630
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• 2003

Synthetic Aperture Radar(SAR) is an active microwave instrument that performs high-resolution observation under almost all weather condition. Research and algorithms have been proposed to process radar signal and to increase the quality of SAR products. In fact, many complicated steps are involved in order to generate a SAR image product. The purpose of this paper is to derive quality assessment procedures and define important test parameters in each procedure inside a SAR processor. Thus those test parameter values indicate the quality of SAR image products and verify the processor's performance. Moreover, required procedures to correct and handle errors which are indicated during the assessment are also presented.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.17-22
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• 2002

This paper is concerned with a local detection of road on an airborne SAR image. The roads can be characterized by their geometry and radiometry. Roads are assumed as linear, thin, and elongated objects that are darker than their surroundings on an airborne SAR image. With these assumptions, a series of morphological filters are applied and tested successively. This approach is simple and almost non parametric and has been successfully applied to an airborne SAR image.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.1381-1388
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• 2014

본 논문에서는 지형의 형태 파악에 주로 이용되는 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상의 화질을 저해하는 주된 요소인 잡음을 제거하기 위하여 웨이블렛 변환 기반 MAD순서통계량 알고리즘을 논의한다. 효과적인 영상개선을 위하여 SAR 영상에 근사부분대역의 웨이블렛 계수에 가중평균(Weighted average)법으로 영상처리하고 상세 부분대역의 웨이블렛 계수에 중앙절대편차(MAD : Median Absolute Deviation)를 이용한 임계값을 설정하여 왜곡요소를 제거하는 방법을 제안한다. 특히 제안 방법의 임계값은 잡음과 같은 왜곡요소를 배재하고 영상의 통계량을 고려하여 설정하였다. 제안된 방법은 실시간처리를 보장하기 위하여 DSP와 FPGA를 이용한 하드웨어로 구현하였으며 Xilinx FPGA를 사용하여 실험 하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권3호
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• pp.255-261
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• 2009

A new polarimetric SAR image classification technique based on the degree of polarization (DoP) and the co-polarized phase-difference (CPD) is presented in this paper. Since the DoP and the CPD of a scattered wave provide information on the randomness of the scattering and the type of scattering mechanisms, at first, the statistics of the DoP and CPD are examined with measured polarimetric SAR image data. Then, a DoP-CPD diagram with appropriate boundaries between six different classes is developed based on the SAR image. The classification technique is verified using the JPL AirSAR and ALOS PALSAR polarimetric data. The technique may have capability to classify an SAR image into six major classes; a bare surface, a village, a crown-layer short vegetation canopy, a trunk-layer short vegetation canopy, a crown-layer forest, and a trunk-dominated forest.

• 한국측량학회지
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• 제30권6_1호
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• pp.519-528
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• 2012

SAR는 기상상태와 태양고도 제약을 받지 않고 영상을 취득할 수 있는 장점을 갖지만 측면 관측 촬영방식으로 인해 고도에 의한 왜곡이 발생하여 광학영상과의 통합적 활용을 위해서는 지형 보정 작업이 필수적이다. 일반적으로 SAR 영상의 지형보정은 대상지역의 수치표고모델(Digital Elevation Model, DEM)을 사용하여 수행되기 때문에 DEM 품질이 지형보정 정확도에 미치는 영향에 대한 평가가 이루어져야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 1:5000 수치지도로부터 제작한 DEM, LiDAR DEM, ASTER GDEM, SRTM DEM을 비교 분석하여 고해상도 SAR 영상의 지형보정에 적합한 DEM을 탐색하였다. 실험데이터로는 KOMPSAT-5호와 동일한 고해상도 X-band SAR 시스템을 장착한 TerraSAR-X와 Cosmo-SkyMed 영상을 사용하였다. 지형보정 결과 평가를 위해 동일지역의 KOMPSAT-2 정사영상과의 정량적 비교평가를 수행하였다. 실험결과 수치지도로 제작한 DEM이 가장 정확한 지형보정 결과를 보였으며 현업에서 가장 많이 활용되고 있는 SRTM DEM의 경우 고해상도 SAR 영상의 지형보정에는 부적합 하였다.