Speckle 잡음은 레이더 영상자료의 활용에 적지 않은 장애가 될 수 있으며, 따라서 이 문제를 해결하기 위한 노력이 꾸준히 진행되어 왔다. 최근 몇 년 동안 레이더 영상센서를 탑재한 인공 위성들이 발사되었고 그 어느 때보다 이 자료의 활용에 대한 관심이 고조되고 있다. 본 연구의 목적은 레이더영상의 speckle 억제를 위한 기본적 개념의 이해와 아울러 기존에 발표된 여러 가지의 speckle 필터의 효과를 비교하고자 한다. 1995년 RADARSAT위성에서 얻어진 수도권 지역의 SAR 영상자료에서 표면상태가 다양한 피복형을 포함하는 두 곳의 연구지역을 선정하였다. 영상의 잡음제거에 널리 사용되어 온 평균필터와 증앙값필터와 함께, 레이더 speckle모델을 기초로 개발된 시그마필터, 국소통계치필터, 그리고 자기상관필터 등 총 5개의 필터가 사용되었다. 필터링 결과는 smoothing효과와 경계선유지효과에 중점을 두어 비교되었다. 전체적으로 speckle모델을 기초로 개발된 국소통계치필터와 자기상관필터가 다른 필터에 비하여 다른 피복형간의 경계를 흐리지 않고 speckle을 억제하여 영상의 균질감(smoothing) 효과가 우수하게 나타났다.
SAR영상의 가장 큰 문제점은 경계선 부근에서 스패클(Speckle)잡음을 어떻게 줄이느냐 하는 것이다. 본 논문에서는 제안한 방법을 이용하여 경계선을 보존할 수 있는 효과적인 필터를 개발하고자 한다. 스패클 잡음을 줄이면서 에지 영역에 대한 블러링 없는 영상을 추출하기 위하여 웨이브렛 기반의 sigma 필터를 적용하였다. 실험 결과 에지정보에 대한 블러링을 줄인 출력 영상을 구성하였다. 제안한 방법을 미디언 필터와 비교한 결과, 스패클 잡음을 효과적으로 제거한 우수한 영상을 얻을 수 있었다.
SAR 영상은 speckle 잡음의 multiplicative 특성으로 인해 영상 해석에 많은 제약을 받고 있다. Speckle 잡음을 제거하기 위한 방법은 크게 여러 개의 독립 영상을 multi-looks 처리 방법과 디지털 영상 처리 기술을 이용하는 방법으로 speckle 잡음 특성에 따른 비선형필터의 적용이다. 본 연구에서는 국지적 통계 자료를 이용하는 LEE와 Refined LEE 필터 그리고 speckle 자체의 통계 특성을 이용하는 EPOS(Edge Preserving Optimal Speckle)필터를 이용하여 speckle 잡음을 제거하여 SAR 영상의 화질을 개선하고 그 결과를 기존의 mean과 median 필터와 비교하였다.
Han, Chun-ming;Guo, Hua-Dong;Changlin, Wang;Dian, Fan
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.476-483
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2002
In the past 20 years or so, numerous methods to reduce speckle in SAR images have been proposed. The primary goal of these methods is to reduce speckle without destroying resolution and smearing edge information. But the experiments indicate that there is always a kind of tradeoff between smoothing out speckle and preserving edge information. In this paper, an optimal SAR speckle filter is developed. It can effectively smooth out speckle while preserve edge information.
We investigated the speckle filtering effect in supervised classification of the C-band polarimetric Ground Based SAR image data. Wishart classification method was used for the supervised classification of the polarimetric GB-SAR image data and total of 6 kinds of speckle filters were applied before supervised classification, which are boxcar, Gaussian, Lopez, IDAN, the refined Lee, and the refined Lee sigma filters. For each filters, we changed the filtering kernel size from $3{\times}3$ to $9{\times}9$ to investigate the filtering size effect also. The refined Lee filter with the kernel size of bigger than $5{\times}5$ showed the best result for the Wishart supervised classification of polarimetric GB-SAR image data. The result also showed that the type of trees could be discriminated by Wishart supervised classification of polarimetric GB-SAR image data.
Chitwong S.;Minhayenud S.;Intajag S.;Cheevasuvit F.
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2004년도 Proceedings of ISRS 2004
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pp.574-576
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2004
Since variance of noise is important parameter for a noise filter to reduce noise in image and the performance of noise filter is dependent on estimated variance. In this paper, we apply additive noise variance estimation method to estimate variance of speckle noise of synthetic aperture radar (SAR) imagery. Generally, speckle noise is in multiplicative model, logarithmic transformation is then used to transform multiplicative model into additive model. Here, speckle noise is generally modeled as Gamma distribution function with different looks. The additive noise variance estimation is processed in log domain. The synthesis image and real image of SAR are implemented to test and confirm results and show that more accurate estimation can be achieved.
본 논문에서는 일반 영상의 가우시안 잡음 제거에 유용한 Non-Local Means 필터를 이용하여 웨이블렛 도메인 상에서 SAR 영상의 스펙클 잡음제거 방법을 제안하고자 한다. 먼저 승법 잡음인 스펙클 잡음을 로그를 취해 가법 잡음으로 변환한 후 웨이블렛 분해하고 고주파 혹은 저주파 서브밴드에 따라 Non-Local Means 필터와 웨이블렛 임계값 처리(wavelet thresholding)를 선택적으로 적용하고 지수형태를 취해 원영상으로 복원함으로서 잡음을 제거한다. 또한, Non-Local Means 필터의 단점인 수행시간을 단축시키기 위해 통계적 t-검정을 이용하여 개선하고자 한다. 영상실험을 통한 성능평가 결과 제안된 필터는 정성적인 비교와 PSNR과 DSSIM을 통한 정량적인 비교 모두 기존의 필터보다 우수한 성능을 보였다. 통계적 t-검정을 이용해 개선된 방법은 빠른 계산 속도와 더 나은 성능을 나타냈다.
SAR 영상의 Speckle noise는 해석을 방해하는 요인이 되고 분류할 때 분류정확도를 떨어뜨리는 역할을 하기 때문에 이를 감소시키기 위한 전처리 과정이 필요하다. 이 연구에서는 SAR 영상의 Speckle noise를 줄이기 위해서 영상의 특성을 분석하고 영상에 맞는 wavelet 변환을 이용한 필터링 기법과 Variogram에 기반한 필터링 기법을 제시하고 SAR 영상에 대한 적용 실험을 수행하였으며 그 결과를 분석하였다. 실험 결과 variogram 기반 필터링은 기존의 adaptive filter와 유사한 결과를 보였고 wavelet 기반 필터링은 기존의 필터링보다 좀 더 나은 결과를 보였다.
The aim of this study is to evaluate the Pi-SAR data for land cover discrimination using a standard method. For this purpose, the original polarization and Pauli components of the Pi-SAR X-band and L-band data are used and the results are compared. As a method for the land cover discrimination, the traditional method of statistical maximum likelihood decision rule is selected. To increase the accuracy of the classification result, different spatial thresholds based on local knowledge are determined and used for the actual classification process. Moreover, to reduce the speckle noise and increase the spatial homogeneity of different classes of objects, a speckle suppression filter is applied to the original Pi-SAR data before applying the classification decision rule. Overall, the research indicated that the original Pi-SAR polarization components can be successfully used for separation of different land cover types without taking taking special polarization transformations.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.185-187
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2008
Speckle noise is primarily due to the phase fluctuations of the electromagnetic return signals. Since inherent spatial-correlation characteristics of speckle in SAR images are not exploited in existing multiplicative models for speckle noise. In this paper, we investigate the efficiency of the filters: Kuan, Gamma, Enhanced Lee, and Enhanced Frost filters in reduction of speckle noise in forestry area. Selection of the suitable filter can be played an important role in applications such as estimation of biomass in forestry areas. We employ ALOSPALSAR image use L-band frequency for this investigation. The filters test on different sites in PALSAR image of the northern forests part of Iran.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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