This paper mainly deals with the method of building target database for implementing target automatic recognition technology in SAR images. To automatically identify a target, a database for the entire target of interest must be pre-built, consisting of SAR images of the targets for the full azimuth angles, multiple incident angles, polarizations, and the frequency bands of interest. It would be best if the measurement data were available when building the target database, but the database should be built by simulation because it cannot be measured if it is not a target of allies. There are three main types of technologies required to develop the target database construction technology: the first is the acquisition method of a three-dimensional CAD model, the second is the technology for generating the target's SAR image, and the third is the technology for verifying a series of simulation processes by comparing the measured images with the simulated images.
A method for estimating and producing three-dimensional shapes as close as possible to reality is proposed by using target indirect information such as two-dimensional drawing, photographic data from various angles, and plastic models for the production of three-dimensional precision models for the target when the direct access to the target is not possible. In order to verify how similar the three-dimensional shape of the target produced by the estimation to its original, it is to be compared with the ultra-precision model obtained by laser scanning the actual target by calculating the radar cross section (RCS, Radar Cross Section), two-dimensional Inverse Synthetic Aperture (ISAR), and three-dimensional scattering points for each model as well as the height differences between their silhouettes.
CAD models produced by any method is applied to electromagnetic numerical analysis techniques that can calculate the reflected waves generated when radio waves enter the target, to create target SAR images, which present the SBR (Shooting and Bouncing) techniques using the bistatic method to quickly generate images for targets with a large electrical length in the high frequency bands, satisfying a certain level of accuracy.
In order to use target SAR images generated by simulation as a database for target recognition, verification through comparative analysis with measured images is essential. Among the numerous evaluation methods proposed for Image Quality (IQ) assessment in optical images, the effectiveness of the structural similarity (SSIM) as an image similarity (IS) measure which is well applied to SAR images is shown by presenting the experimental results.
본 논문에서는 SAR 영상에서의 표적 자동식별기술 구현을 위한 표적 데이터베이스 구축 방법에 대한 내용을 주로 다루고 있다. 표적을 자동으로 식별하기 위해서는 관심표적 전체에 대한 데이터베이스가 사전에 구축되어 있어야 하는데 이 데이터베이스는 표적의 전 방위각, 복수의 입사각, 관심 편파, 관심 주파수 대역에 대한 표적의 SAR 영상으로 구성되어야 한다. 표적 데이터베이스를 구축할 때 측정데이터를 이용할 수 있다면 최선이겠으나 아군의 표적이 아닌 경우에는 측정이 불가능하므로 시뮬레이션에 의해 데이터베이스를 구축해야 한다. 표적 데이터베이스 구축기술 개발에 필요한 기술요소는 크게 세 가지로 구분할 수 있는데 첫 번째가 표적에 대한 정밀 형상정보인 3차원 CAD 모델 획득기술이고, 두 번째가 표적의 SAR 영상을 생성할 수 있는 전자파 수치해석 기술, 세 번째가 측정영상과 시뮬레이션 영상을 비교하여 일련의 시뮬레이션 프로세스를 검증할 수 있는 기술이다.
본 연구에서는 표적에 대한 접근이 불가능한 상황에서 표적에 대한 3차원 정밀모델 제작을 위하여 2차원 도면정보, 다양한 각도에서 찍은 사진자료, 프라모델 등의 표적 간접정보를 이용하여 최대한 실제에 가깝게 3차원 형상을 추정하여 제작하는 방법을 제시한다. 이 때 추정에 의해 제작된 표적 3차원 형상이 실제와 얼마나 비슷한지 검증하기 위해 실물 표적을 레이저 스캔하여 얻은 고정밀 모델과의 비교검증을 수행하는데, 비교를 할 때에 표적의 외형뿐만 아니라 전자파 수치해석 알고리즘을 적용하여 레이다 반사단면적(RCS, Radar Cross Section), 2차원 ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar), 3차원 산란점 및 광선추적 프로세싱 결과를 통해 레이저 스캔 모델과의 비교검증을 수행한다.
어떤 방식에 의해서든 제작된 CAD 모델은 전파가 표적에 입사했을 때 발생하는 반사파를 계산할 수 있는 전자파 수치해석기법을 적용하여 표적 SAR 영상을 만드는데, 초고주파 대역에서 전기적 크기(electrical length)가 큰 표적에 대해 일정 수준의 정확도를 만족시키면서 빠르게 영상을 생성할 수 있도록 바이스테틱(bistatic) 방식을 이용한 SBR (Shooting and Bouncing Ray) 기법을 적용한 결과를 제시한다.
시뮬레이션에 의해 생성된 표적 SAR 영상을 표적식별을 위한 데이터베이스로 사용하기 위해서는 측정된 영상과의 비교분석을 통한 검증이 필수적인데, 광학영상에서 영상품질(IQ, Image Quality) 평가를 위해 제안된 수많은 평가방법 중 SAR 영상에 잘 적용이 되는 영상유사도(IS, Image Similarity) 척도(measure)로서, 구조적 유사성(SSIM, Structural SIMilarity)을 이용한 실험결과를 보여줌으로써 제안한 검증기법의 유효성을 보여준다.
