Metoda redukcji plamkowania na obrazach radarowych za pomocą dwustopniowego filtru warunkowego

• Autorzy: Ziółkowski D. , Woźniak E.

Warianty tytułu

EN

A method for speckle reduction on radar data using a two-level conditional filter

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Niniejszy artykuł przedstawia wstępne wyniki prac nad opracowaniem dwustopniowego filtra warunkowego służącego do redukcji plamkowania na obrazach radarowych, który efektywnie usuwałby szum przy jednoczesnym zachowaniu krawędzi i tekstury obiektów. Filtr ten w pierwszym etapie pracy analizuje obraz pod względem jego zmienności przestrzennej, bada homogeniczność i wielkość obszarów i wykrywa krawędzie między poligonami. W dalszej kolejności, w zależności od zaistniałej sytuacji, podejmuje decyzję o zastosowaniu okna filtrującego o określonej wielkości i kształcie. Jest ono zmienne w różnych częściach sceny i zależy od obliczonych parametrów obrazu w danym punkcie. Porównanie wyników pracy filtra warunkowego z innymi filtrami adaptacyjnymi wykazuje, że zdecydowanie lepiej zachowuje on krawędzie między obszarami oraz teksturę obrazu. Dzięki temu stosunek ilości usuniętego z obrazu szumu do ilości informacji utraconej w tym procesie wydaje się być zdecydowanie korzystniejszy w przypadku zaprezentowanego filtra warunkowego niż w przypadku innych filtrów.

EN

This paper presents the preliminary results of research on developing a two-level conditional speckle filter which effectively removes noise while simultaneously preserving the edges and texture of objects. In the first step, the filter analyses the SAR image in respect of its spatial variability; determines the homogeneity and extent of the object and interprets its edges. Then the shape and dimension of the filter window is chosen on the basis of the previous analysis. The filter window changes along the scene depending on the parameters counted for each pixel. The comparison of the proposed filter with other adaptive filters shows that the filter developed maintains better edges and texture of objects and more effectively reduces extreme values. The relationship between speckle reduction and information loss in the case of this filter design is also better than in the case of other adaptive filters.

Słowa kluczowe

PL

SAR; obrazy radarowe; redukcja plamkowania; filtracja

EN

SAR images; speckle reduction; filtering

• Wydawca: Zarząd Główny Stowarzyszenia Geodetów Polskich
• Czasopismo: Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
• Rocznik: 2009
• Tom: Vol. 20
• Strony: 469--476
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz.

Twórcy

autor

Ziółkowski D.

• Katedra Geoinformatyki i Teledetekcji, WGiSR, Uniwersytet Warszawski

autor

Woźniak E.

• Katedra Geoinformatyki i Teledetekcji, WGiSR, Uniwersytet Warszawski

Bibliografia

• 1.Gnanadurai D., Sadasivam V., 2005. Undecimated wavelet based speckle reduction for SAR images. Pattern Recognition Letters , 26(6), s. 793-800.
• 2.Gupta K.K., Gupta R., 2007. Despeckle and geographical feature extraction in SAR images by wavelet transform. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 62(6), s. 473-484.
• 3.Huang S., Liu D., Gao G., Guo X., 2009. A novel method for speckle noise reduction and ship target detection in SAR images. Pattern Recognition, 42(7), s. 1533-1542.
• 4.Lee J.S., 1986. Speckle Suppression and Analysis for Synthetic Aperture Radar Images. Optical Engineering, 25(5), s. 636-643.
• 5.Lee J.S., Jurkevich I., Dewaele P., Wambacq P., Oosterlinck A., 1994. Speckle Filtering of Synthetic Aperture Radar Images: A Review. Remote Sensing Review, 8, s. 313-340.
• 6.North H. C., Wu Q. X., 2001. An Edge Preserving Filter for Imagery Corrupted with Multiplicative Noise. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 67(1), s. 57-64.
• 7.Qiu F., Berglund J., Jensen J.R., Thakkar P., Ren D., 2004. Speckle Noise Reduction in SAR Imagery Using a Local Adaptive Median Filter. GIScience and Remote Sensing, 41(3), s. 244-266.
• 8.Xiao J., Li J., Moody A., 2003. A Detail-Preserving and Flexible Adaptive Filter for Speckle Suppression in SAR Imagery. International Journal of Remote Sensing, 24(12), s. 2451-2465.