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문제 정의

  • [그림 ll](b)에서 보는 바와 같이 관심 영역 중에는 탐지하고자 하는 표적뿐만 아니라, 나무, 숲, 건물, 가로등, 담장 등과 같은 다양한 자연 클러터나 인공 클러터도 포함된다. 변별단계의 목적은 탐지된 관심영역 중에서 다양한 종류의 클러터를 제거함으로써 최종적인 표적 구분 단계에서 계산시간을 줄이고 구분 성능의 향상시키는 것이다. 다양한 종류의 클러터를 제거하기 위해서는 탐지하고자 하는 표적의 물리적 인 특징과 제거 하고자하는 클러터의 물리적인 특징을 잘 표현하여야 한다.
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참고문헌 (9)

  1. D. E. Dugeon, R. T. Lacoss, "An overview of automatic target recognition", Lincoln Laboratory Journal, vol. 6, no. 1, pp. 3-9, 1993. 

  2. D. E. Kreithen, S. D. Halversen, and G. J. Owirka, "Discriminating targets from clutter", Lincoln Laboratory Journal, vol. 6, no. 1, pp. 25-52, 1993. 

  3. B. Bhanu, Y. Lin, "Genetic algorithm based feature selection for target detection in SAR images", Image and Vision Computing, vol. 21, no. 7, pp. 591-608, Jul. 2003. 

  4. L. M. Novak, S. D. Halverson, G. J. Owirka, and M. Hiett, "Effects of polarization and resolution on the performance of a SAR automatic target recognition system", Lincoln Laboratory Journal, vol. 8, no. 1, pp. 49-68, 1995. 

  5. L. M. Novak, G. J. Owirka, W. S. Brower, and A. L. Weaver, "The automatic target recognition system in SAIP", Lincoln Laboratory Journal, vol. 10, no. 2, pp. 187-202, 1997. 

  6. L. M. Novak, G. J. Owirka, and A. L. Weaver, "Automatic target recognition using enhanced resolution SAR data", IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol. 35, no. 1, pp. 157-175, Jan. 1999. 

  7. W. W. Irving, L. M. Novak, "A multiresolution on approach to discrimination in SAR imagery", IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol. 37, no. 1, pp. 91-108, Jan. 2001. 

  8. J. A. O' Sullivan, M. D. DeVore, V. Kedia, and M. L. Miller, "SAR ATR performance using a conditionally Gaussian model", IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol. 37, no. 1, pp. 91-108, Jan. 2001. 

  9. Y. O' Sun, Z. Liu, and J. Li, "Adaptive boosting for SAR automatic target recognition", IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol. 43, no. 1, pp. 112-125, Jan. 2007. 

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