KR101058773B1 - Image Processing Method and System of Synthetic Open Surface Radar - Google Patents
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Abstract
본 발명은 주야간이나 악천후에 관계 없이 전천후 표적 탐지가 가능한 SAR을 통해 획득한 원시 데이터의 영역을 다수의 버스트(Burst)로 나누고, 일정 갯수의 버스트들을 묶어서 서브 데이터(Subaperture)로 나누며, 기하 모델을 이용하여 버스트별로 도플러 파라미터 정보를 계산하여, 처리 결과 영역에 해당 버스트의 도플러 파라미터 정보를 이용해 처리 결과 영상을 생성할 수 있도록 된, SAR의 영상 처리 방법 및 시스템에 관한 것이다.
본 발명에 따른 SAR 영상 처리 시스템은, 원시 데이터를 레이다 탑재체 진행(Azimuth) 방향으로 일정한 간격으로 나누어서 버스트 별로 나누고, 버스트들을 일정 개수씩 묶어서 서브 데이터군(Subaperture)으로 결정하며, 상기 원시 데이터의 시간적 위치와 처리 결과 영상 상의 시각적 위치를 대응시키며, 처리 결과 영역에 해당 버스트를 할당하여 그 버스트에 해당 도플러 파리미터 정보를 이용해서 처리 결과 영상이 생성되도록 제어하는 영상처리 제어부; 상기 버스트 별로 도플러 파라미터를 계산하고, 상기 처리 결과 영상의 중심 시간을 계산하며, 상기 처리 결과 영상의 사이즈를 계산하며, 상기 처리 결과 영상의 픽셀 해상도를 계산하는 파라미터 계산부; 상기 원시 데이터를 도플러 정보와 포커싱(Focusing) 알고리즘을 이용해서 처리하는 영상 처리부; 대용량의 상기 원시 데이터를 처리하기 위해서 영상 처리 과정 동안 영상 데이터를 블록 파일들로 나누어서 읽거나 저장하는 파일 관리부; 및 상기 처리 결과 영상에 대한 Azimuth Line들이나 Range Line들을 설정 쓰레드(Thread) 개수만큼 동시에 처리하는 병렬 처리부를 포함한다.
본 발명에 의하면, 영상 레이다에서 파일 접속(File Access) 속도를 향상시킬 수 있다. 또한, 각 영상에 대해 BIP(Band Interleaved by Pixel) 구조를 적용하여 버스트(burst) 별로 병렬 처리를 수행하여 시스템 속도를 향상시킬 수 있다. 그리고, 대용량의 영상 데이터에 대해 고속으로 처리할 수 있고, 전체 처리 영상에 대해 블록 파일 처리 방식을 사용함에 따라 안정적이고 빠르게 동작할 수 있다.The present invention divides the area of the raw data obtained through SAR capable of detecting all-weather targets regardless of day or night or bad weather into a plurality of bursts, binds a certain number of bursts into sub data, and divides the geometric model. The present invention relates to a method and a system for SAR, wherein the Doppler parameter information is calculated for each burst using the Doppler parameter information of the corresponding burst in the processing result region.
The SAR image processing system according to the present invention divides raw data into bursts by dividing the raw data at regular intervals in the direction of the radar payload (Azimuth), bundles a predetermined number of bursts to determine a sub data group, and determines the temporal data of the raw data. An image processing controller which corresponds to a position and a visual position on the processing result image, assigns a corresponding burst to the processing result area, and controls to generate a processing result image using the Doppler parameter information in the burst; A parameter calculator configured to calculate a Doppler parameter for each burst, calculate a center time of the processed result image, calculate a size of the processed result image, and calculate a pixel resolution of the processed result image; An image processor which processes the raw data using Doppler information and a focusing algorithm; A file manager which reads or stores image data into block files during an image processing process to process a large amount of the raw data; And a parallel processor configured to simultaneously process Azimuth Lines or Range Lines for the processing result image by the number of setting threads.
According to the present invention, the speed of file access in a video radar can be improved. In addition, by applying a BIP (Band Interleaved by Pixel) structure to each image to perform parallel processing for each burst (burst) to improve the system speed. In addition, a large amount of image data can be processed at high speed, and a block file processing method can be used for the entire processed image, thereby enabling stable and fast operation.
Description
본 발명은 전자파를 이용해 지상의 표적 등을 탐지하여 카메라로 사진을 찍은 것과 같은 영상을 생성하는 합성개구면 레이다(synthetic aperture radar, 이하 SAR)의 영상 처리 방법 및 시스템에 관한 것으로서, 더욱 자세하게는 주야간이나 악천후에 관계 없이 전천후 표적 탐지가 가능한 SAR을 통해 획득한 원시 데이터의 영역을 다수의 버스트(Burst)로 나누고, 일정 갯수의 버스트들을 묶어서 서브 데이터(Subaperture)로 나누며, 기하 모델을 이용하여 버스트별로 도플러 파라미터 정보를 계산하여, 처리 결과 영역에 해당 버스트의 도플러 파라미터 정보를 적용하여 처리 결과 영상을 생성할 수 있도록 된, SAR의 영상 처리 방법 및 시스템에 관한 것이다.
The present invention relates to an image processing method and system of a synthetic aperture radar (SAR) for generating an image such as a photograph taken with a camera by detecting a target on the ground using electromagnetic waves. Regardless of bad weather or bad weather, the area of raw data acquired through SAR that can detect all-weather targets is divided into a number of bursts, a certain number of bursts are divided into subapertures, and each burst by geometric model is used. The present invention relates to an image processing method and system for a SAR, wherein the Doppler parameter information is calculated and a Doppler parameter information of a corresponding burst is applied to a processing result region to generate a processing result image.
SAR(Synthetic Aperture Radar) 신호처리 기술은 1960년대부터 발표되기 시작하여 지금까지 많은 변천을 거듭해 오고 있다. Unfocused SAR 이라고 불려지는 초창기의 SAR 알고리즘은 안테나에 수신된 데이터를 특별한 신호처리 과정을 거치지 않고 2차원 이미지 평면에 매핑(mapping) 하였다. 그 후 수신 신호의 위상을 변화시키는 focused SAR 신호처리를 통해서 점점 고해상도의 영상 이미지를 얻을 수 있도록 발전하였다. SAR (Synthetic Aperture Radar) signal processing technology has been introduced since the 1960s and has been changing a lot. Early SAR algorithms, called unfocused SARs, mapped the data received by the antenna to a two-dimensional image plane without any special signal processing. After that, it has been developed to obtain high resolution video images through focused SAR signal processing that changes the phase of the received signal.
그러나, 방대한 데이터 양 때문에 디지털 컴퓨터에 의한 처리보다는 광학적 처리에 의존하게 되었고 그로 인해 stripmap mode SAR 라고 불리는 레이다 이동방향의 수직방향에 위치한 지형의 strip 영상을 연속적으로 얻어가는 처리방식만이 사용되어져 왔다.However, due to the enormous amount of data, optical processing has been relied on rather than processing by a digital computer. Therefore, only a method of continuously obtaining a strip image of a terrain located vertically in the direction of the radar movement called stripmap mode SAR has been used.
한편, 컴퓨터의 처리 속도가 빨라지면서 SAR 데이터를 디지탈적으로 처리하여도 데이터 양에 따라 실시간 처리가 가능하게 되었고 더욱 중요한 것은 지형의 위치가 레이다의 이동 방향에 관계 없이 수신 신호를 쉽게 보상하여 영상 이미지를 얻는 것이 가능하게 되었다. 그러므로 SAR 데이터를 디지탈적으로 처리할 수 있게 되어 가능하게 된 다양한 신호처리 알고리즘과 여러 응용분야에 관한 연구가 레이다 신호처리의 매우 중요한 분야로 부각되고 있다. On the other hand, as the computer's processing speed increases, even if the SAR data are processed digitally, real-time processing is possible according to the amount of data. More importantly, the image position is easily compensated for by the received signal regardless of the direction of the radar movement. It became possible to get Therefore, research on various signal processing algorithms and various applications that are made possible by digitally processing SAR data is emerging as a very important field of radar signal processing.
대표적인 SAR 영상처리 알고리즘으로는 RDA(Range Doppler Algorithm), CSA(Chirp Scaling Algorithm), FSA(Frequency Scaling Algorithm)가 있다. 이들은 영상의 중심에 있는 목표물을 정확하게 처리하는 방법을 설명하고 있다. 그러므로 이들 알고리즘을 그대로 사용하여 처리하면 처리한 영상의 중심에서 멀어질수록 품질이 떨어지는 문제점이 있다.
Representative SAR image processing algorithms include range doppler algorithm (RDA), chirp scaling algorithm (CSA), and frequency scaling algorithm (FSA). They describe how to accurately handle the target in the center of the image. Therefore, if these algorithms are used as they are, there is a problem that the quality is lowered away from the center of the processed image.
전술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 원시 데이터의 영역을 SAR 탑재체 진행(Azimuth) 방향의 일정한 간격으로 다수의 버스트(Burst)로 나누고, 각 영역에서 SAR 탑재체 진행 방향의 수직(Range) 방향으로 일정하게 맞춘 일정 갯수의 버스트들을 묶어서 서브 데이터(Subaperture)로 나누며, 기하 모델을 이용하여 버스트별로 도플러 파라미터 정보를 계산하여, 처리 결과 영역에 해당 버스트의 도플러 파라미터 정보를 이용해 처리 결과 영상을 생성할 수 있도록 된, SAR의 영상 처리 방법 및 시스템을 제공함에 있다.
SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention for solving the above-described problems is to divide an area of raw data into a plurality of bursts at regular intervals in the SAR payload progression direction, and in each area, perpendicular to the SAR payload travel direction. A certain number of bursts that are uniformly aligned in the direction are grouped and divided into sub data, and the Doppler parameter information is calculated for each burst using a geometric model, and a processing result image is generated using the Doppler parameter information of the corresponding burst in the processing result area. The present invention provides a method and system for image processing of SAR.
전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 SAR 영상 처리 시스템은, 원시 데이터를 레이다 탑재체 진행(Azimuth) 방향으로 일정한 간격으로 나누어서 버스트 별로 나누고, 버스트들을 일정 개수씩 묶어서 서브 데이터군(Subaperture)으로 결정하며, 상기 원시 데이터의 시간적 위치와 처리 결과 영상 상의 시각적 위치를 대응시키며, 처리 결과 영역에 해당 버스트를 할당하여 그 버스트에 해당 도플러 파리미터 정보를 이용해서 처리 결과 영상이 생성되도록 제어하는 영상처리 제어부; 상기 버스트 별로 도플러 파라미터를 계산하고, 상기 처리 결과 영상의 중심 시간을 계산하며, 상기 처리 결과 영상의 사이즈를 계산하며, 상기 처리 결과 영상의 픽셀 해상도를 계산하는 파라미터 계산부; 상기 원시 데이터를 도플러 정보와 포커싱(Focusing) 알고리즘을 이용해서 처리하는 영상 처리부; 대용량의 상기 원시 데이터를 처리하기 위해서 영상 처리 과정 동안 영상 데이터를 블록 파일들로 나누어서 읽거나 저장하는 파일 관리부; 및 상기 처리 결과 영상에 대한 Azimuth Line들이나 Range Line들을 설정 쓰레드(Thread) 개수만큼 동시에 처리하는 병렬 처리부를 포함한다.In the SAR image processing system according to the present invention for achieving the above object, the raw data is divided into bursts by dividing the raw data at regular intervals in the direction of the radar payload (Azimuth), and grouping the bursts by a predetermined number to determine the sub data group. An image processing control unit which corresponds to a temporal position of the raw data and a visual position on a processing result image, and allocates a corresponding burst to a processing result region and controls to generate a processing result image using the Doppler parameter information corresponding to the burst; A parameter calculator configured to calculate a Doppler parameter for each burst, calculate a center time of the processed result image, calculate a size of the processed result image, and calculate a pixel resolution of the processed result image; An image processor which processes the raw data using Doppler information and a focusing algorithm; A file manager which reads or stores image data into block files during an image processing process to process a large amount of the raw data; And a parallel processor configured to simultaneously process Azimuth Lines or Range Lines for the processing result image by the number of setting threads.
또한, 상기 영상처리 제어부는, 상기 원시 데이터에 대해 레이다 탑재체 진행(range) 방향 처리 시에 상기 서브 데이터군별로 중심에 해당하는 도플러 파라미터 정보들을 이용하고, 상기 레이다 탑재체 진행 방향 처리 시에 버스트마다 해당하는 도플러 파라미터 정보를 이용하여 처리 결과 영상을 생성하게 된다.The image processing control unit may use Doppler parameter information corresponding to the center for each sub data group in the radar payload range direction processing on the raw data, and correspond to each burst in the radar payload travel direction processing. The processing result image is generated using the Doppler parameter information.
또한, 상기 영상처리 제어부는, 상기 원시 데이터의 크기가 작은 경우 전체 데이터를 메모리에 업로드(upload)하여 처리하고, 상기 원시 데이터의 크기가 대용량이면 블록 파일 입출력 방식을 사용한다.The image processing controller may upload and process the entire data in a memory when the size of the raw data is small, and use a block file input / output method when the size of the raw data is large.
그리고, 상기 영상처리 제어부는, 상기 원시 데이터에 대해 블록 파일들로 나누고, 첫 번째 컬럼 라인부터 한 라인씩 Azimuth Processing을 수행해서 각 컬럼 라인들을 쓰레드(Thread) 개수만큼씩 묶어서 반복 수행하게 된다.The image processing controller divides the raw data into block files, performs Azimuth Processing one line from the first column line, and repeats each column line by the number of threads.
한편, 전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 SAR의 영상 처리 방법은, 이동하는 레이다 탑재체로부터 영상의 원시 데이터를 획득하는 SAR의 영상 처리 방법으로서, (a) 상기 원시 데이터를 레이다 탑재체의 진행(range) 방향에 따라 동일한 크기의 버스트(Burst)로서 상기 레이다 탑재체의 진행(azimuth) 방향에 따라 일정 간격으로 나누고, 상기 버스트들을 일정 갯수씩 묶어서 서브 데이터군(subaperture)으로 결정하는 단계; (b) 상기 각 서브 데이터군에 대하여 기하 모델을 이용하여 각 버스트별로 도플러 파라미터 정보를 계산하며, 각 버스트마다 해당하는 처리 영상 상의 픽셀 위치를 설정하는 단계; (c) 상기 원시 데이터의 시간적 위치에서 처리 결과 영상의 시간적 위치를 계산하고, 상기 처리 결과 영상의 시간적 영역을 나누어 해당 버스트들을 할당하는 단계; 및 (d) 상기 처리 결과 영역에 해당 버스트의 도플러 파라미터 정보를 이용해서 처리 결과 영상을 생성하는 단계를 포함한다.On the other hand, the SAR image processing method according to the present invention for achieving the above object is a SAR image processing method for obtaining the raw data of the image from the moving radar payload, (a) proceeding the radar payload (b) dividing the bursts at equal intervals according to the azimuth direction of the radar payload as bursts of the same size according to a range direction, and grouping the bursts by a predetermined number to determine a sub data group; (b) calculating Doppler parameter information for each burst by using a geometric model for each sub data group, and setting pixel positions on the processed image corresponding to each burst; (c) calculating a temporal position of the processing result image at the temporal position of the raw data, and allocating corresponding bursts by dividing the temporal region of the processing result image; And (d) generating a processing result image by using Doppler parameter information of the corresponding burst in the processing result region.
또한, 상기 (d) 단계는, 상기 원시 데이터에 대해 레이다 탑재체 진행(range) 방향 처리 시에 상기 서브 데이터군별로 중심에 해당하는 도플러 파라미터 정보들을 이용하고, 상기 레이다 탑재체 방향 처리 시에 버스트마다 해당하는 도플러 파라미터 정보를 이용하여 상기 처리 결과 영상을 생성한다.Further, the step (d) may use Doppler parameter information corresponding to the center for each sub data group in the radar payload range direction processing on the raw data, and correspond to each burst in the radar payload direction processing. The processing result image is generated by using Doppler parameter information.
또한, 상기 (d) 단계는, 상기 처리 결과 영상에 대한 Azimuth Line들이나 Range Line들을 설정 쓰레드(Thread) 개수만큼 동시에 처리한다.In the step (d), the Azimuth Lines or Range Lines for the processing result image are simultaneously processed by the number of setting threads.
그리고, 상기 (d) 단계는, 상기 원시 데이터에 대해 블록 파일들로 나누고, 첫 번째 컬럼 라인부터 한 라인씩 Azimuth Processing을 수행해서 각 컬럼 라인들을 쓰레드(Thread) 개수만큼씩 묶어서 반복 수행한다.
In the step (d), the raw data is divided into block files, Azimuth Processing is performed one line from the first column line, and each column line is grouped by the number of threads and repeated.
본 발명에 의하면, 영상 레이다에서 파일 접속(File Access) 속도를 향상시킬 수 있다.According to the present invention, the speed of file access in a video radar can be improved.
또한, 각 영상에 대해 BIP(Band Interleaved by Pixel) 구조를 적용하여 버스트(burst)별로 병렬 처리를 수행하여 시스템 속도를 향상시킬 수 있다.In addition, by applying a BIP (Band Interleaved by Pixel) structure to each image to perform parallel processing for each burst (burst) to improve the system speed.
그리고, 대용량의 영상 데이터에 대해 고속으로 처리할 수 있고, 전체 처리 영상에 대해 블록 파일 처리 방식을 사용함에 따라 안정적이고 빠르게 동작할 수 있다.
In addition, a large amount of image data can be processed at high speed, and a block file processing method can be used for the entire processed image, thereby enabling stable and fast operation.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 SAR의 영상 처리 시스템의 기능 블럭을 개략적으로 나타낸 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 SAR의 영상 처리 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따라 레이다 탑재체로부터 SAR 원시 데이터를 획득하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 원시 데이터 및 처리 결과 영상을 나타낸 도면이다.
도 5a 내지 도 5e는 본 발명의 실시예에 따라 픽셀 단위를 기본으로 하는 영상의 데이터 사이즈를 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명에 이용되는 병렬 처리 쓰레드를 나타낸 도면이다.1 is a block diagram schematically illustrating a functional block of an image processing system of a SAR according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating an image processing method of a SAR according to an exemplary embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating a process of obtaining SAR raw data from a radar payload according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram illustrating raw data and a processing result image according to an exemplary embodiment of the present invention.
5A to 5E illustrate data sizes of an image based on a pixel unit according to an exemplary embodiment of the present invention.
6 is a diagram illustrating a parallel processing thread used in the present invention.
본 발명의 목적과 기술적 구성 및 그에 따른 작용 효과에 관한 자세한 사항은 본 발명의 명세서에 첨부된 도면에 의거한 이하 상세한 설명에 의해 보다 명확하게 이해될 것이다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 실시예를 상세하게 설명한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Reference will now be made in detail to the preferred embodiments of the present invention, examples of which are illustrated in the accompanying drawings, wherein like reference numerals refer to the like elements throughout. Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 SAR의 영상 처리 시스템의 기능 블럭을 개략적으로 나타낸 구성도이다.1 is a block diagram schematically illustrating a functional block of an image processing system of a SAR according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명에 따른 SAR의 영상 처리 시스템(100)은 영상처리 제어부(110), 파리미터 계산부(120), 영상 처리부(130), 파일 관리부(140) 및 병렬 처리부(150)를 포함한다.Referring to FIG. 1, the
영상처리 제어부(110)는 원시 데이터를 레이다 탑재체 진행(Azimuth) 방향으로 일정한 간격으로 나누어서 버스트 별로 나누고, 버스트들을 일정 개수씩 묶어서 서브 데이터군(Subaperture)으로 결정하며, 원시 데이터의 시간적 위치와 처리 결과 영상 상의 시각적 위치를 대응시키며, 처리 결과 영역에 해당 버스트를 할당하여 그 버스트에 해당 도플러 파리미터 정보를 이용해서 처리 결과 영상이 생성되도록 제어한다.The image
이를 위해 영상처리 제어부(110)는 처리 결과 영상의 시간적 위치에서 시작과 끝에 해당하는 버스트 번호(burst number)를 설정한다. 즉, 영상처리 제어부(110)는 원시 데이터의 시간적 위치와 처리 결과 영상 상의 시각적 위치를 대응시키고, 처리 결과 영역에 해당 버스트를 할당하므로 처리 결과 영상의 어떤 시간적 위치에 대해서라도 해당 버스트 번호를 산출할 수 있다.To this end, the
여기서, 버스트(Burst)는 레이다 신호로부터 Target 또는 지표면의 반사 신호를 인식하기 위한 도플러(Doppler) 신호(펄스)의 변화 영역을 의미한다.Here, the burst refers to a change region of the Doppler signal (pulse) for recognizing the target or the reflection signal of the ground surface from the radar signal.
파라미터 계산부(120)는 버스트 별로 도플러 파라미터를 계산하고, 처리 결과 영상의 중심 시간을 계산하며, 처리 결과 영상의 사이즈를 계산하며, 처리 결과 영상의 픽셀 해상도 등을 계산한다.The
영상 처리부(130)는 도플러 정보와 포커싱(Focusing) 알고리즘을 이용해서 원시 데이터를 처리한다. 이때, 영상 처리부(130)는 FSA(Frequency Scaling Algorithm)에 Azimuth Spectral Length Extension 과정을 추가하여 Azimuth Spectrum 신호를 정확하고 안정적으로 다루는 EFSA(Extended FSA) 알고리즘에 의해 동작한다.The
파일 관리부(140)는 대용량의 원시 데이터를 안정적이고 빠르게 처리하기 위해서 영상 처리 과정 동안 영상 데이터를 블록 파일들로 나누어서 읽거나 저장하도록 한다.The
병렬 처리부(150)는 처리 속도를 최대로 향상시키기 위해서 설정 쓰레드(Thread) 개수만큼의 영상 데이터 라인들을 동시에 처리한다.The
여기서, 병렬 처리는 Azimuth 블록들을 병렬로 수행하는 것이 아니라 도 6에 도시된 바와 같이 영상 데이터의 Azimuth Line들이나 Range Line들을 쓰레드 개수만큼씩 동시에 처리하는 것이다. 도 6은 본 발명에 이용되는 병렬 처리 쓰레드를 나타낸 도면이다.Here, the parallel processing is not to perform Azimuth blocks in parallel, but to simultaneously process Azimuth Lines or Range Lines of the image data by the number of threads as shown in FIG. 6. 6 is a diagram illustrating a parallel processing thread used in the present invention.
본 발명에 따른 SAR의 영상 처리 시스템(100)이 블록 파일 처리 방식을 사용함은 대용량 데이터를 안정적이고 빠르게 처리할 수 있도록 하기 위함이다.The SAR
영상처리 제어부(110)는 원시 데이터에 대해 레이다 탑재체 진행(range) 방향 처리 시에 서브 데이터군별로 중심에 해당하는 도플러 파라미터 정보들을 이용하고, 레이다 탑재체 진행 방향 처리 시에 버스트마다 해당하는 도플러 파라미터 정보를 이용하여 처리 결과 영상을 생성한다.
The image
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 SAR의 영상 처리 방법을 설명하기 위한 동작 흐름도이다.2 is a flowchart illustrating an image processing method of a SAR according to an exemplary embodiment of the present invention.
일반적으로 SAR의 영상 처리 시스템은 레이다를 탑재한 이동하는 인공위성(Satellite)이나 비행체 등의 레이다 탑재체로부터 이동 시마다 빔(Beam)을 통해 영상(Scene) 데이터를 전송받아 sliding spotlight step steering 모드로 원시 데이터를 획득한다. 여기서, 도 3은 레이다 탑재체로부터 SAR 원시 데이터를 획득하는 과정을 나타낸 도면이다.In general, a SAR image processing system receives raw data from a radar payload such as a radar-mounted satellite or a flying vehicle through a beam every time the raw data is moved in a sliding spotlight step steering mode. Acquire. 3 is a diagram illustrating a process of obtaining SAR raw data from a radar payload.
이어, 본 발명에 따른 SAR의 영상 처리 시스템(100)은 도 4의 (b)에 도시된 바와 같이 원시 데이터를 레이다 탑재체 진행 방향의 수직(range) 방향에 따라 동일한 크기의 버스트(Burst)로 나누고, 레이다 탑재체의 진행(azimuth) 방향에 따라 일정 간격으로 나누어 버스트들을 일정 갯수씩 묶어서 서브 데이터군(subaperture)으로 결정한다(S210).Subsequently, the
이어, SAR의 영상 처리 시스템(100)은 각 서브 데이터군에 대하여 기하 모델을 이용하여 각 버스트별로 도플러 파라미터 정보를 계산하며, 각 버스트마다 해당하는 처리 영상 상의 픽셀 위치를 설정한다(S220).Subsequently, the SAR
이때, SAR의 영상 처리 시스템(100)은 계산된 도플러 파라미터 정보나 설정된 픽셀 위치를 저장하여 보관할 수도 있다.In this case, the SAR
이어, SAR의 영상 처리 시스템(100)은 원시 데이터의 시간적 위치에서 처리 결과 영상의 시간적 위치를 계산하고, 처리 결과 영상의 시간적 영역을 나누어 해당 버스트들을 할당한다(S230).Subsequently, the SAR
여기서, SAR의 영상 처리 시스템(100)은 SAR 원시 데이터의 크기(Size)가 작은 경우라면 전체 데이터를 메모리에 업로드(upload)하여 처리하는 것이 빠르고, 원시 데이터의 크기(Size)가 대용량으로 크다면 메모리에 모두 업로드 할 수 없기 때문에 하드 디스크와 같은 대용량 저장매체에 직접 접근해서 데이터를 읽고 써야 한다. 이 경우에 SAR의 영상 처리 시스템(100)은 처리 시간이 상당히 길어지므로 안정적이고 빠르게 처리하기 위해 블럭 파일 입출력 방식을 사용한다.Here, if the SAR
도 5a 내지 도 5e는 본 발명의 실시예에 따라 픽셀 단위를 기본으로 하는 영상의 데이터 크기(Size)를 나타낸 도면이다. 한 픽셀은 파일이나 메모리 상에서 Range 방향으로 나열된 I, Q 채널 값을 의미하는 2개의 실수로 표현된다. 도 5a에서 파일 입출력 시 사용할 3가지 메모리를 (a)와 같이 준비한다. (b)는 원시 데이터를 나타낸다. 도 5b는 원시 데이터 도 5a의 (a)를 블럭 파일 처리 방식에 따라 바둑판 모양의 블럭 파일들로 나눈 도면이다. 도 5c는 첫 번째 컬럼(Column)에 있는 Azimuth 블럭 파일들을 Azimuth Processing을 수행한 후에 데이터 사이즈를 고려한 메모리에 읽어들이는 과정을 나타낸 도면이다. 도 5d의 (e)는 읽어들인 메모리 상에서 첫 번째 컬럼 라인부터 한 라인씩 Azimuth Processing을 수행해서 그 메모리에 저장하는 과정을 나타낸 도면이다. 도 5d의 (e)와 같이 처리하면서 컬럼 라인들을 쓰레드(Thread) 개수만큼씩 묶어서 반복 수행함으로써 멀티 쓰레드를 적용할 수 있다. 도 5d의 (f)는 처리가 끝난 메모리를 다시 Azimuth 방향의 블럭 파일들로 나누어서 저장하는 과정을 나타낸 도면이다. 도 5e는 원시 데이터 블럭 파일의 모든 컬럼 블럭 파일들을 전술한 바와 같이 처리한 결과 블럭 파일을 나타낸 도면이다. 5A to 5E illustrate data sizes of an image based on a pixel unit according to an exemplary embodiment of the present invention. One pixel is represented by two real numbers representing the I and Q channel values listed in the range direction on the file or in memory. In FIG. 5A, three memories to be used for file input / output are prepared as shown in (a). (b) shows raw data. FIG. 5B is a diagram of dividing the raw data (a) of FIG. 5A into checkered block files according to a block file processing method. 5C is a diagram illustrating a process of reading Azimuth block files in a first column into memory considering data size after Azimuth Processing. FIG. 5D illustrates a process of performing Azimuth Processing one line from the first column line on the read memory and storing it in the memory. As shown in (e) of FIG. 5D, multi-threads may be applied by repeatedly performing column lines by repeating the number of threads. FIG. 5D is a diagram illustrating a process of dividing the processed memory into block files in the Azimuth direction again. FIG. 5E shows a block file resulting from processing all the column block files of the raw data block file as described above.
또한, SAR의 영상 처리 시스템(100)은 원시 데이터에 대해 Azimuth 방향으로 블럭 영역을 결정하여 병렬 처리(parallel processing)를 수행한다. 즉, 각 Azimuth 블럭들을 도 6에 도시된 바와 같이 각각의 쓰레드를 통해 병렬 처리하게 된다. SAR Algorithm은 도 6에 도시된 바와 같이 병렬처리 구간을 처리할 Thread를 명령받은 Thread 개수만큼 생성한다. 생성된 각 Thread들은 Thread Management를 통해 SAR Algorithm 레벨의 병렬 처리 구간을 수행하게 된다. 도 6은 본 발명에 이용되는 병렬 처리 쓰레드를 나타낸 도면이다.In addition, the SAR
Multi Core는 기본적으로 Multi Thread를 사용한 Parallel Computing으로 인해 얻어지는 속도 향상을 전제로 하고 있다. 하지만 모든 작업이 병렬화 될 수는 없다. 따라서 Multi Core를 사용하였을 때 얻어지는 속도 향상은 프로그램이 얼마만큼 병렬화가 가능하냐에 달려 있으며 흔히 사용되는 법칙이 다음 수학식 1과 같은 암달의 법칙(Amdahl’s law)이다.Multi Core is based on the premise of speed improvement obtained by Parallel Computing using Multi Thread. But not all tasks can be parallelized. Therefore, the speed improvement obtained when using Multi Core depends on how much parallelism the program can be made. The commonly used law is Amdahl's law as shown in
여기서, N은 Number of processors or cores 이고, F는 Sequential Fraction을 나타낸다.Where N is a number of processors or cores, and F represents a sequential fraction.
전체 프로그램 중 약 20%가 병렬화되어 동시 수행 가능하며 이 프로그램을 4개의 Core를 가진 CPU에서 실행한다면 순차적으로 실행되는 부분인 F값은 1- 0.2 = 0.8이며 Single Core에서 수행하는 것과 비교하여 1.176배의 성능 향상만이 있을 뿐이다. Core개수를 무한대로 늘린다 하여도 1.25배의 성능 향상만 가능하다. 따라서 Core개수도 중요하지만 얼마만큼 많은 부분이 병렬화되어 실행될 수 있느냐가 매우 중요함을 알 수 있다. 예를 들어 100% 병렬화가 가능한 프로그램의 경우 Core의 개수만큼 배수로 성능향상이 가능하다. 즉 4개의 Core에서는 4배의 성능향상을 기대할 수 있다.Approximately 20% of all programs can be executed in parallel and run concurrently. If the program is run on a CPU with four cores, the F value, which is executed sequentially, is 1-0.2 = 0.8, which is 1.176 times compared to that performed by a single core. There is only a performance improvement. Even if the number of cores is increased to infinity, the performance can be improved by 1.25 times. Therefore, the number of cores is also important, but how much can be executed in parallel is very important. For example, in the case of 100% parallelism, the performance can be improved in multiples of the number of cores. In other words, four cores can expect 4x better performance.
따라서, SAR 영상처리 알고리즘의 Thread 생성은 시스템 환경의 CPU와 Core에 따라 생성 및 관리된다. Thread의 생성수가 CPU와 Core의 일정 허용 범위를 넘으면 오히려 성능 저하 현상이 발생할 수 있다. 최적의 성능을 제공하기 위해서 SAR 영상처리 알고리즘의 Thread 생성은 File I/O작업이 혼합되어 수행되기 때문에 CPU (or Core) *2의 개수로 제한한다. Therefore, the thread generation of the SAR image processing algorithm is created and managed according to the CPU and the core of the system environment. If the number of threads created exceeds the allowable range of CPU and Core, performance degradation may occur. In order to provide optimal performance, the thread generation of the SAR image processing algorithm is limited to the number of CPU (or core) * 2 because file I / O operations are mixed.
이어, SAR의 영상 처리 시스템(100)은 처리 결과 영역에 해당 버스트의 도플러 파라미터 정보를 이용해서 전술한 바와 같은 과정을 처리한 후 도 4의 (b)에 도시된 바와 같이 처리 결과 영상(Focused Image)을 생성한다(S240).Subsequently, the SAR
여기서, 도 4의 (b)에 도시된 바와 같이 어두운 색상으로 표시된 영역은 원시 데이터 전체를 처리했을 때 결과 영상이 나타나는 시간적 위치를 나타낸다. 이 영역을 몇 개의 작은 영역들로 나누고 각 영역을 해당하는 Burst와 Subaperture에 대응시킨다. 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 원시 데이터 및 처리 결과 영상을 나타낸 도면이다.Here, as shown in (b) of FIG. 4, the dark colored region indicates a temporal position where the resultant image appears when the entire raw data is processed. Divide this region into several smaller regions and map each region to its corresponding burst and subaperture. 4 is a diagram illustrating raw data and a processing result image according to an exemplary embodiment of the present invention.
이때, SAR의 영상 처리 시스템(100)은 원시 데이터에 대해 레이다 탑재체진행 방향의 수직(range) 방향 처리 시에 서브 데이터군별로 중심에 해당하는 도플러 파라미터 정보들을 이용하고, 레이다 탑재체 진행 방향 처리 시에 버스트마다 해당하는 도플러 파라미터 정보를 이용하여 처리 결과 영상을 생성한다.In this case, the SAR
SLC(Single Look Complex) 데이터는 대부분 BIP(Band Interleaved by Pixel), BIL(Band Interleaved by Line), BSQ(Band Sequential)의 형식으로 저장된다. 프로그램 상에서 데이터를 처리할 때에도 이와 같은 데이터 형식을 사용한다. SAR 탑재 위성 및 항공기의 전파를 수신하면서 I(In Phase)와 Q(Quadrature Phase)의 두 개의 채널로 관측 데이터를 나누어서 저장한다. 두 채널이 하나의 샘플 데이터를 형성하기 때문에 BIP 형식이 데이터를 다루는데 편리하다.Most SLC (Single Look Complex) data is stored in the form of Band Interleaved by Pixel (BIP), Band Interleaved by Line (BIL), and Band Sequential (BSQ). The same data format is used when processing data in a program. Receives data from SAR-equipped satellites and aircraft, and stores observation data in two channels, I (In Phase) and Q (Quadrature Phase). Since both channels form one sample of data, the BIP format is convenient for handling the data.
전술한 바와 같이 본 발명에 의하면, 원시 데이터의 영역을 레이다 탑재체 진행 방향의 일정한 간격으로 다수의 버스트(Burst)로 나누고, 각 영역에서 레이다 탑재체 진행 방향의 수직(Range) 방향으로 일정하게 맞춘 일정 갯수의 버스트들을 묶어서 서브 데이터(Subaperture)로 나누며, 기하 모델을 이용하여 버스트별로 도플러 파라미터 정보를 계산하여, 처리 결과 영역에 해당 버스트의 도플러 파라미터 정보를 이용해 처리 결과 영상을 생성할 수 있도록 된, SAR의 영상 처리 방법 및 시스템을 실현할 수 있다.As described above, according to the present invention, a predetermined number of regions of the raw data are divided into a plurality of bursts at regular intervals in the radar payload advancing direction, and a predetermined number is uniformly adjusted in the vertical direction in the radar payload advancing direction in each area. The bursts of SAR are divided into sub data, the Doppler parameter information is calculated for each burst using a geometric model, and the resultant image can be generated using the Doppler parameter information of the corresponding burst in the processing result area. Image processing methods and systems can be realized.
본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있으므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
As those skilled in the art to which the present invention pertains may implement the present invention in other specific forms without changing the technical spirit or essential features, the embodiments described above are intended to be illustrative in all respects and should not be considered as limiting. Should be. The scope of the present invention is shown by the following claims rather than the detailed description, and all changes or modifications derived from the meaning and scope of the claims and their equivalents should be construed as being included in the scope of the present invention. do.
본 발명은 전자파를 이용해 지상의 표적 등을 탐지하여 카메라로 사진을 찍은 것과 같은 영상을 생성하는 영상 레이다 장치에 적용할 수 있다.The present invention can be applied to an image radar device that generates an image such as taking a photograph by a camera by detecting a target on the ground using electromagnetic waves.
또한, 영상 레이다에서 디스플레이되는 물체의 산란 특성을 모델화하여 물리적 인자를 추출하는 알고리즘에 적용할 수 있다.In addition, the scattering characteristics of the object displayed in the image radar may be modeled and applied to an algorithm for extracting physical factors.
또한, SAR을 탑재하는 인공위성이나 비행체, 지상용 Vehicle 등의 레이다 탑재체에 적용할 수 있다.The present invention can also be applied to radar payloads such as satellites equipped with SAR, aircraft, and ground vehicles.
그리고, 동작 모드를 디지털적으로 처리하여 시간 및 레이다의 위치에 관해 샘플링율을 높이고, 고속으로 대용량의 데이터를 처리해야 하는 spotlight 영상 레이다 장치나 시스템에 적용할 수 있다.
In addition, the operation mode can be digitally processed to increase the sampling rate in terms of time and radar position, and can be applied to spotlight imaging radar devices or systems that need to process large amounts of data at high speed.
100 : SAR의 영상 처리 시스템 110 : 영상처리 제어부
120 : 파라미터 계산부 130 : 영상 처리부
140 : 파일 관리부 150 : 병렬 처리부100: SAR image processing system 110: image processing control unit
120: parameter calculation unit 130: image processing unit
140: file management unit 150: parallel processing unit
Claims (8)
상기 버스트 별로 도플러 파라미터를 계산하고, 상기 처리 결과 영상의 중심 시간을 계산하며, 상기 처리 결과 영상의 사이즈를 계산하며, 상기 처리 결과 영상의 픽셀 해상도를 계산하는 파라미터 계산부;
상기 원시 데이터를 도플러 정보와 포커싱(Focusing) 알고리즘을 이용해서 처리하는 영상 처리부;
대용량의 상기 원시 데이터를 처리하기 위해서 영상 처리 과정 동안 영상 데이터를 블록 파일들로 나누어서 읽거나 저장하는 파일 관리부; 및
상기 처리 결과 영상에 대한 Azimuth Line들이나 Range Line들을 설정 쓰레드(Thread) 개수만큼 동시에 처리하는 병렬 처리부;
를 포함하는 SAR 영상 처리 시스템.
Divide the raw data into bursts by dividing the raw data at regular intervals in the direction of the radar payload (Azimuth), determine the number of bursts as a sub data group (Subaperture), and match the temporal position of the raw data with the visual position on the processing result image. An image processing controller configured to allocate a corresponding burst to the processing result region and to generate a processing result image using the Doppler parameter information corresponding to the burst;
A parameter calculator configured to calculate a Doppler parameter for each burst, calculate a center time of the processed result image, calculate a size of the processed result image, and calculate a pixel resolution of the processed result image;
An image processor which processes the raw data using Doppler information and a focusing algorithm;
A file manager which reads or stores image data into block files during an image processing process to process a large amount of the raw data; And
A parallel processor for simultaneously processing Azimuth Lines or Range Lines for the processing result image by the number of setting threads;
SAR image processing system comprising a.
상기 영상처리 제어부는, 상기 원시 데이터에 대해 레이다 탑재체 진행 방향의 수직(range) 방향 처리 시에 상기 서브 데이터군별로 중심에 해당하는 도플러 파라미터 정보들을 이용하고, 상기 레이다 탑재체 진행 방향 처리 시에 버스트마다 해당하는 도플러 파라미터 정보를 이용하여 처리 결과 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 SAR 영상 처리 시스템.
The method of claim 1,
The image processing control unit uses Doppler parameter information corresponding to the center for each sub data group in the vertical direction processing of the radar payload traveling direction with respect to the raw data, and for each burst during the radar payload traveling direction processing. And a processing result image is generated using corresponding Doppler parameter information.
상기 영상처리 제어부는, 상기 원시 데이터의 크기가 작은 경우 전체 데이터를 메모리에 업로드(upload)하여 처리하고, 상기 원시 데이터의 크기가 대용량이면 블록 파일 입출력 방식을 사용하는 것을 특징으로 하는 SAR 영상 처리 시스템.
The method of claim 1,
If the size of the raw data is small, the image processing controller uploads the entire data into a memory and processes the data. If the size of the raw data is large, the SAR image processing system comprises a block file input / output method. .
상기 영상처리 제어부는, 상기 원시 데이터에 대해 블록 파일들로 나누고, 첫 번째 컬럼 라인부터 한 라인씩 Azimuth Processing을 수행해서 각 컬럼 라인들을 쓰레드(Thread) 개수만큼씩 묶어서 반복 수행하는 것을 특징으로 하는 SAR 영상 처리 시스템.
The method of claim 1,
The image processing controller divides the raw data into block files, performs Azimuth Processing one line from the first column line, and repeats each of the column lines by the number of threads. Image processing system.
(a) 상기 원시 데이터를 레이다 탑재체 진행 방향의 수직(range) 방향에 따라 동일한 크기의 버스트(Burst)로서 상기 레이다 탑재체의 진행(azimuth) 방향에 따라 일정 간격으로 나누고, 상기 버스트들을 일정 갯수씩 묶어서 서브 데이터군(subaperture)으로 결정하는 단계;
(b) 상기 각 서브 데이터군에 대하여 기하 모델을 이용하여 각 버스트별로 도플러 파라미터 정보를 계산하며, 각 버스트마다 해당하는 처리 영상 상의 픽셀 위치를 설정하는 단계;
(c) 상기 원시 데이터의 시간적 위치에서 처리 결과 영상의 시간적 위치를 계산하고, 상기 처리 결과 영상의 시간적 영역을 나누어 해당 버스트들을 할당하는 단계; 및
(d) 상기 처리 결과 영역에 해당 버스트의 도플러 파라미터 정보를 이용해서 처리 결과 영상을 생성하는 단계;
를 포함하는 SAR의 영상 처리 방법.
An image processing method of SAR for obtaining raw data of an image from a radar payload,
(a) The raw data is divided into regular bursts according to the azimuth direction of the radar payload as bursts having the same size according to the vertical direction of the travel direction of the radar payload, and the bursts are bundled by a predetermined number. Determining a sub data group;
(b) calculating Doppler parameter information for each burst by using a geometric model for each sub data group, and setting pixel positions on the processed image corresponding to each burst;
(c) calculating a temporal position of the processing result image at the temporal position of the raw data, and allocating corresponding bursts by dividing the temporal region of the processing result image; And
(d) generating a processing result image by using Doppler parameter information of the corresponding burst in the processing result area;
SAR image processing method comprising a.
상기 (d) 단계는, 상기 원시 데이터에 대해 상기 레이다 탑재체 진행 방향의수직(range) 방향 처리 시에 상기 서브 데이터군별로 중심에 해당하는 도플러 파라미터 정보들을 이용하고, 상기 레이다 탑재체 진행 방향 처리 시에 버스트마다 해당하는 도플러 파라미터 정보를 이용하여 상기 처리 결과 영상을 생성하는 것을 특징으로 하는 SAR의 영상 처리 방법.
The method of claim 5, wherein
In the step (d), the Doppler parameter information corresponding to the center of each sub data group is used in the vertical direction processing of the radar payload advancing direction with respect to the raw data, and the radar payload advancing direction is processed. And the processing result image is generated by using Doppler parameter information corresponding to each burst.
상기 (d) 단계는, 상기 처리 결과 영상에 대한 Azimuth Line들이나 Range Line들을 설정 쓰레드(Thread) 개수만큼 동시에 처리하는 것을 특징으로 하는 SAR의 영상 처리 방법.
The method of claim 5, wherein
In the step (d), the Azimuth Lines or Range Lines for the processing result image are simultaneously processed by the number of setting threads.
상기 (d) 단계는, 상기 원시 데이터에 대해 블록 파일들로 나누고, 첫 번째 컬럼 라인부터 한 라인씩 Azimuth Processing을 수행해서 각 컬럼 라인들을 쓰레드(Thread) 개수만큼씩 묶어서 반복 수행하는 것을 특징으로 하는 SAR의 영상 처리 방법.The method of claim 5, wherein
In step (d), the raw data is divided into block files, Azimuth Processing is performed one line from the first column line, and each column line is grouped by the number of threads and repeated. SAR image processing method.
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