딥러닝 기반 SAR 영상 변화 탐지 기술 동향
저자
한상혁(Han, Sanghyuck) ; 최연주(Choi, Yeonju) ; 김용우(Kim, Yongwoo) ; 양도철(Yang, Dochul) ; 최준민(Choi, Joon-Min) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
항공우주산업기술동향(Current Industrical and Technological Trends in Aerospace)
권호사항
발행연도
2019
작성언어
Korean
주제어
자료형태
학술저널
수록면
104-112(9쪽)
비고
학회 요청에 의해 무료로 제공
제공처
소장기관
SAR 영상의 해상도가 광학 영상만큼 높아짐에 따라, 기상 상황이나 밤낮에 관계없이 해당 지역의 영상 획득이 가능한 SAR 영상 기반 변화 탐지 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 전통적인 방식으로는 ACD(Amplitude Change Detection) 기반 변화 탐지 기법과 CCD(Coherence Change Detection) 기반 변화 탐지 기법이 주류를 이루었다. 그러나 기존 기법이 노이즈 제거, 변화 이미지를 생성하는 과정에서 데이터를 가공함으로써 원본 데이터의 손실을 가져오고, 이로 인해 변화 탐지 성능을 저하시키는 요인이 있었다. 최근에, 변화 탐지의 성능을 올리고 자동화가 가능한 딥러닝 기반 SAR 영상의 변화 탐지 연구가 시도되고 있다. 본 논문에서는 전통적인 SAR 영상 변화 탐지 기법과 딥러닝 기반 SAR 영상 변화 탐지 기법들에 대해 살펴 본다.
더보기As the resolution of SAR images becomes as good as that of optical images, there is a growing interest in SAR image-based change detection techniques that can acquire images of the region regardless of weather conditions or day and night. Conventionally, change detection based on ACD (Amplitude Change Detection) and change detection based on CCD (Coherence Change Detection) have established the mainstream. However, the existing methods have the disadvantage that the original data is distorted by processing the data in the process of noise removal and change image generation so that the desired performance can not be shown. Recently, many efforts have been made to apply deep learning to SAR image change detection. This paper reviews the characteristics of SAR images and existing detection methods, and discuss recent SAR image detection methods based on deep learning.
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