초록
지하 탐사 레이더(GPR: Ground-Penetrating Radar) 영상에서 지하의 비균일성에 의한 클러터(clutter)의 영향을 저감할 수 있는 고유 영상(eigenimage) 기반의 신호처리 기법을 제시하였다. GPR 탐사의 B-scan 영상에 기존의 고유 영상 필터링 기법을 적용하면 안테나 링잉, 송수신 안테나 간의 직접 결합(direct coupling)과 지표면 반사와 같이 비교적 균일한 클러터는 충분히 제거할 수 있다. 그러나, 지하의 비균일성(inhomogenity)에 의한 불규칙적인 클러터는 제거되지 못한 채 여전히 남아 있어서, 표적 신호(target signal)는 클러터에 의해 왜곡되거나 가려진다. 고유 영상 필터링한 영상들의 동일 픽셀(pixel) 간의 관계를 비교해 보면, 지하의 클러터와 표적에 해당하는 픽셀은 서로 다른 상관성이 존재하였다. 상관성이 높은 픽셀은 강화하면서 상관성이 낮은 픽셀은 저감할 수 있도록 고유 영상 필터링한 영상들에서 동일 픽셀간 기하 평균 신호처리 방법을 제안하였다. 불규칙 매질 분포(random media distribution)를 갖는 비균일 지하 속의 표적에 대한 GPR 탐사를 불규칙 매질 생성 기법(randommedia generation technique)과 시간 영역 유한 차분(FDTD: Finite-Difference Time-Domain)법으로 모의계산하고, 제안한 신호처리 방법을 GPR 탐사의 B-scan 자료에 적용하였다. 제안한 방법은 기존의 고유 영상 필터링에 비해서 지하의 비균일 클러터를 현저히 저감하고, 표적신호는 충분히 강화할 수 있음을 보였다.
To reduce the effects of clutters with subsurface inhomogenities in ground-penetrating radar(GPR) images, an eigenimage based signal-processing technique is presented. If the conventional eigenimage filtering technique is applied to B-scan images of a GPR survey, relatively homogeneous clutters such as antenna ringing, direct coupling between transmitting and receiving antennas, and soil-surface reflection, can be removed sufficiently. However, since random clutters of subsurface inhomogenities still remain in the images, target signals are distorted and obscured by the clutters. According to a comparison of the eigenimage filtering results, there is different coherency between subsurface clutters and target signals. To reinforce the pixels with high coherency and reduce the pixels with low coherency, the pixel-by-pixel geometric-mean process after the eigenimage filtering is proposed here. For the validity of the proposed approach, GPR survey for detection of a metal target in a randomly inhomogeneous soil is numerically simulated by using a random media generation technique and the finite-difference time-domain(FDTD) method. And the proposed signal processing is applied to the B-scan data of the GPR survey. We show that the proposed approach provides sufficient enhancement of target signals as well as remarkable reduction of subsurface inhomogeneous clutters in comparison with the conventional eigenimage filtering.
