The morphological filtering of the remote sensing images for the noise reduction comparing to traditional filters

• Autorzy: Kupidura P. , Jakubiak M.

Warianty tytułu

PL

Efektywność filtracji morfologicznej obrazów satelitarnych i lotniczych w zakresie redukcji szumów w porównaniu do tradycyjnej filtracji cyfrowej

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The advantages and disadvantages of the traditional (non-morphological) filters are commonly known. Focusing only on disadvantages, it is necessary to mention that most of these filters mainly blur noise over the image, making it less visible. That operation causes depreciation of the amount of information on the image rather than increasing its quality. In recent years there has been a trend to develop more efficient procedures for improving image quality. Theoretically, morphological filters have potential in such usage without possessing the drawbacks of traditional filters. The purpose of this paper is to present the results of an evaluation of the chosen morphological filters in comparison to the non-morphological ones. To achieve this non morphological filtering was applied as a reference and objective indicators were used.

PL

Niniejszy artykuł prezentuje wyniki badań przeprowadzonych nad użytecznością przetworzeń morfologicznych do redukcji szumów na wysoko rozdzielczych zdjęciach lotniczych i satelitarnych. Porównanie efektów filtracji z wykorzystaniem tradycyjnych filtrów z filtracją morfologiczną zostało oparte o znane współczynniki, powszechnie używane do pomiaru jakości sygnały. Badania dowiodły, że filtracja z wykorzystaniem operacji morfologii matematycznej powoduje lepsze usuwanie szumów z jednoczesnym lepszym zachowaniem wierności krawędzi niż tradycyjna filtracja.

Słowa kluczowe

EN

mathematical morphology; digital image processing; morphological operators; digital filters

PL

morfologia matematyczna; cyfrowe przetwarzanie obrazu; operatory morfologii matematycznej; filtry cyfrowe

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej
• Czasopismo: Roczniki Geomatyki
• Rocznik: 2009
• Tom: T. 7, z. 2
• Strony: 63--68
• Opis fizyczny: Bibliogr. 15 poz.

Twórcy

autor

Kupidura P.

autor

Jakubiak M.

• Department of Photogrammetry, Remote Sensing and GIS, Warsaw University of Technology,

Bibliografia

• Aiken R., 1995: Deforestation Pressures and Impacts in Ghana. http://www.openmediagroup.com/jane/deforestation. 11/01/07.
• Asenso-Okyere K. (ed.), 2001: The state of the Ghanaian economy in 2000. Institute of Statistical, Social & Economic Research, University of Ghana, Legon.
• FAO, 1997: State of the World’s Forests 1997. Food and Agriculture Organization of the United Nations, Roma, Italy, 200 p.
• Frost V.S., Stiles J.A., Shanmugan K.S., Holzman J.C., 1982: A model for radar images and its application to adaptive digital filtering of multiplicative noise. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 4: 157-166.
• Jakubiak M., 2008: Badanie przydatności operacji morfologii matematycznej do filtracji danych teledetekcyjnych, MSc thesis, Warsaw University of Technology.
• Kupidura P., 2006: Zastosowanie wybranych operacji morfologii matematycznej do wydzielania klas pokrycia terenu na zdjęciach satelitarnych, PhD thesis, Warsaw University of Technology.
• Lee J.S., 1981: Speckle Analysis and Smoothing of Synthetic Aperture Radar Images. Computer Graphics and Image Processing, Vol. 17: 24-32.
• Lee J.S., 1983: Digital Image Smoothing and the Sigma Filter. Computer Vision Graphics and Image Processing, 24: 255-269.
• Nieniewski M., 1998: Morfologia matematyczna w przetwarzaniu obrazów, Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ.
• Serra J., 1982: Image Analysis and Mathematical Morphology, Vol.1, Academic Press, London.
• Serra J., 1986: Introduction to mathematical morphology, Computer Vision Graphics and Image Processing, 35(3): 283-305.
• Serra J. (ed.), 1988: Image Analysis and Mathematical Morphology, Vol. 2: Theoretical Advances, Academic Press, London.
• Song J., Delp E.J., 1990: The Analysis of Morphological filters with multiple structuring elements, Computer Vision Graphics and Image Processing, 50 (1): 308-328.
• Sternberg S.R., 1986: Grayscale Morphology, Computer Vision Graphics and Image Processing, 35 (3): 333-355.
• Stevenson R.L., Arce G.R., 1987: Morphological filters: Statistics and further syntactic properties, IEEE Transactions on Circuits and Systems, 34 (11): 1292-1305.