نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی، تهران، ایران

چکیده

با وجود کاربرد مؤثر تصاویر SAR در استخراج خطواره‌ها و گسل‌ها، تهیه مدل رقومی زمین و تعیین جابه‌جایی‌ها و تغییر شکل زمین در اثر زلزله، این تصاویر به دلیل وجود نوفه‌ای ضرب شونده به نام اسپکل  (Speckle noise) از کیفیت رادیومتریک پایینی برخوردار هستند. بنابراین بهبود کیفیت این تصاویر به منظور استفاده بهینه از آنها در کاربردهای سنجش از دور، از اهمیت ویژه‌ای برخوردار است. در این مقاله یک روش جدید و مؤثر به منظور بهبود کیفیت تصاویر SAR ارائه شده است. در این روش، ابتدا تصویر لگاریتمی SAR توسط تبدیل موجک (Wavelet) مختلط دو شاخه تجزیه می‌شود. آنگاه به منظور استخراج صحیح وابستگی‌های بین مقیاسی، مؤلفه سیگنال ضرایب موجک در مقیاس‌های مجاور به صورت مؤثری توسط توزیع دو بعدی همسانگرد  (Isotropic)پایدار مدل‌ می‌شود، در حالی که مؤلفه نوفه توسط یک توزیع گوسی دو بعدی همسانگرد تقریب زده خواهد شد. سپس یک تخمینگر دو متغیره بیز (Bivariate Bayesian estimator) برای جداسازی بهینه سیگنال از نوفه در فضای موجک  طراحی می‌شود. مقایسه‌های کیفی و کمی روش پیشنهادی با چندین روش جدید کاهش نوفه اسپکل درتصاویر SAR، نشان از عملکرد بهینه این الگوریتم دارد.

کلیدواژه‌ها

 
References
Abdelnour, A. F. & Selesnick, I. W., 2004-Symmetric nearly orthogonal and orthogonal nearly symmetric wavelets, The Arabian Journal of Science and Engineering, 29: 3-16.
Achim, A., Tsakalides, P. & Bezerianos, A., 2001- Novel Bayesian method for speckle removal in medical ultrasound images, IEEE Trans. Medical Imaging, 20: 772-783.
Achim, A., Tsakalides, P. & Bezerianos, A., 2003-SAR image denoising via Bayesian wavelet shrinkage based on Heavy-Tailed modeling, IEEE Trans. Geosci. Remote Sensing, 41: 1773-1784.
Bolter, R., Gelautz, M. & Franz, L., 1996- SAR speckle simulation, International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, 21:20-25.
Dijkerman, R. W. & Mazumdar, R. R., 1994-Wavelet representations of stochastic processes and multiresolution stochastic models, IEEE Trans. Signal Process., 42: 1640-1652.
Donoho, D. L. & Johnstone, I. M., 1994- Ideal spatial adaptation by wavelet shrinkage, Biometrika, 81: 425-455.
Donoho, D. L., 1995- De-Noising by soft-thresholding, IEEE Trans. Info. Theory, 41: 613-627.
Forouzanfar, M., 2007- Improvement of the wavelet domain Bayesian estimator algorithm for despeckling of medical ultrasound images, M. S. thesis, K. N. Toosi Univesity of Technology, Tehran, Iran.
Frost, V. S., Stiles, J. A., Shanmugan, K. S. & Holtzman, J. C., 1982- A model for radar images and its application to adaptive digital filtering of multiplicative noise, IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., PAMI-4: 157-165.
Goodman, J. W., 1976- Some fundamental properties of speckle, Journal of Optical Society of America, 66: 1145-1150.
Jain, A. K., 1989- Fundamentals of digital image processing, Prentice-Hall.
Lee, J. S., 1980- Digital Image enhancement and noise filtering by using local statistics, IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., PAM1-2: 286-294.
Liu, J. & Moulin, P., 2001- Information-Theoretic analysis of interscale and intrascale dependencies between image wavelet coefficients, IEEE. Trans. Image process., 10: 1647-1658.
Mallat, S., 1998- A wavelet tour of signals processing, Academic Press, 1998.
Nikias, C. L. & Shao, M., 1994- Signal processing with alpha-stable distributions and applications, Chapman and Hall.
Oliver, C. & Quegan, S., 1998- Understanding Synthetic Aperture Radar Images, Boston, MA: Artech House.
Papoulis, A. & Pillai, S. U., 2002- Probability, random variables and stochastic processes, McGraw-Hills.
Park, J. M., Song, W. J. & Pearlman, W. A., 1999- Speckle filtering of SAR images based on adaptive windowing, IEE Proc. Visoan Image Signal Process., 146: 191-197.
Raney, R. K. & Wessels, G. J., 1988- Spatial consideration in SAR speckle simulation, IEEE Trans. Geoscience and remote sensing, 26: 666-672.
Sattar, F., Floreby, L., Salomonsson, G. & Lovstrom, B., 1997- Image Enhancement Based on a Nonlinear Multiscale Method, IEEE Trans. Image process., 6: 888-895.
Selesnic, I. W., Baraniuk, R. G. & Kingsbury, N. G., 2005- The dual-tree complex wavelet transform, IEEE signal processing magazine, 22: 123-151.
Sendur, L. & Selesnick, I. W., 2002- Biavriate shrinkage functions for wavelet-based denoising exploiting interscale dependency, IEEE Trans. Signal Process., 50: 2744-2756.
Sendur, L. & Selesnick, I. W., 2002- Bivariate shrinkage with local variance estimation, IEEE Signal Processing Letters, 9: 438-441.
Shi, K. & Fung, B., 1994- A Comparison of Digital Speckle Filters, Proceedings of IGRASS94, Pasadena, USA.
Ulaby, F. T. & Dobson, M. C., 1989- Handbook of radar scattering statistics for terrain, Artech House.
Valadan-Zoej, M., Abrishami-Moghaddam., H. & Dehghani, M., 2005- An Efficient Algorithm for Speckle Reduction in SAR Images Using Wavelet Transformation, Geosciences Journal, Geological Survey of Iran, 54: 108-113.
Xie, H., Pierce, L. E. & Ulaby, F., 2002- Statistical properties of logarithmically transform speckle, IEEE Trans. Geosci. Remote sensing, 40: 721-727.
Yu, Y. & Acton, S.T., 2002- Speckle reducing anisotropic diffusion, IEEE Trans. Image process., 11: 1260-1270.