Архив
Том 22, 2025
Том 21, 2024
Том 20, 2023
Том 19, 2022
Том 18, 2021
Том 17, 2020
Том 16, 2019 г.
Том 15, 2018 г.
Том 14, 2017 г.
Том 13, 2016 г.
Том 12, 2015 г.
Том 11, 2014 г.
Том 10, 2013 г.
Том 9, 2012 г.
Том 8, 2011 г.
Том 7, 2010 г.
Выпуск 6, 2009 г.
Выпуск 5, 2008 г.
Выпуск 4, 2007 г.
Выпуск 3, 2006 г.
Выпуск 2, 2005 г.
Выпуск 1, 2004 г.
Поиск
Найти:
Подписка/отписка
на рассылку новостей
Ваш e-mail:
ISSN 2070-7401 (Print), ISSN 2411-0280 (Online)
Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса
физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений
и объектов

  

Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2025. Т. 22. № 2. С. 28-41

Подбор опорного спектра в методе перенормировки с ограничением для уменьшения спекл-шума на изображении, полученном радаром ALOS-1

А.В. Кокошкин 1 
1 Фрязинский филиал Института радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН, Фрязино, Московская обл., Россия
Одобрена к печати: 10.02.2025
DOI: 10.21046/2070-7401-2025-22-2-28-41
Рассматривается применение метода перенормировки с ограничением (МПО) к изображениям, полученным с помощью одной из радиолокационных систем с синтезированием апертуры антенны (РСА). Делается это с целью борьбы со спекл-шумом. Возможность существенного снижения уровня спекл-шума появляется вследствие того, что МПО перенормирует спектр исходного изображения к модели опорного спектра, которая является моделью спектра оптического изображения «хорошего» качества. В связи с особенностями методики сбора данных радаром ALOS-1 (англ. Advanced Land Observing Satellite) исследуемое изображение сильно растянуто по одной из координат и сжато по другой. Показано, что эти трансформации приводят к изменениям пространственного спектра, который должен быть использован как опорный в процедуре МПО, поэтому применение классической модели универсального опорного спектра в МПО приводит к неудовлетворительным результатам. Последовательно демонстрируется методика подбора опорного спектра. Установлено, что правильный выбор исходных данных существенным образом влияет на конечный результат. За опорное принимается оптическое аэрокосмическое изображение без искажений (без растяжения и сжатия по осям). Чтобы процедура перенормировки привела к корректным результатам необходимо указанные выше искажения произвести над опорным изображением. То есть изображение хорошего качества для данной конкретной задачи — это опорное оптическое изображение, растянутое и сжатое по осям точно таким образом, как РСА-изображение, построенное по данным радара ALOS-1. Протестировано применение МПО в комбинации с медианной фильтрацией. Показано, что совместное использование МПО с отличным по идеологии методом даёт выигрыш в конечном результате, поскольку возможные потери полезной информации одного из методов будут компенсированы его дублёром.
Ключевые слова: цифровые изображения, дистанционное зондирование, обработка изображений, спекл-шум, опорный спектр, метод перенормировки с ограничением
Полный текст

Список литературы:

  1. Гуляев Ю. В., Зражевский А. Ю., Кокошкин А. В., Коротков В. А., Черепенин В. А. Коррекция пространственного спектра, искаженного оптической системой, с помощью метода опорного изображения. Часть 3. Универсальный опорный спектр // Журн. радиоэлектроники. 2013. № 12. 16 с. http://jre.cplire.ru/jre/dec13/3/text.html.
  2. Илюшин С. В. Подавление спекла на медицинских ультразвуковых изображениях при помощи фрактального кодирования // T-Comm. 2011. № 3. С. 22–26.
  3. Кокошкин А. В. Применение метода перенормировки с ограничением к обработке медицинских ультразвуковых изображений // Журн. радиоэлектроники. 2020. № 10. 12 с. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2020.10.1.
  4. Кокошкин А. В. Применение метода перенормировки с ограничением к изображениям дистанционного зондирования, полученным с помощью радиолокаторов с синтезированной апертурой // Журн. радиоэлектроники. 2021. № 3. 12 с. https://doi.org/10.30898/1684-1719.2021.3.4.
  5. Кокошкин А. В. Особенности применения метода перенормировки с ограничением к изображениям со спекл-шумом // Радиотехника и электроника. 2022. Т. 67. № 12. С. 1167–1178. DOI: 10.31857/S0033849422120075.
  6. Кокошкин А. В., Коротков В. А., Коротков К. В., Новичихин Е. П. Использование метода перенормировки с ограничением для восстановления искаженных изображений при наличии помех и шума с неизвестными параметрами // Журн. радиоэлектроники. 2015. № 7. 11 с. http://jre.cplire.ru/jre/jul15/4/text.html.
  7. Кокошкин А. В., Новичихин Е. П., Смольянинов И. В. Применение методов спектральной и пространственной обработки к изображениям, полученным с помощью гидролокатора // Радиоэлектроника. Наносистемы. Информационные технологии. 2021. Т. 13. № 3. С. 377–382. DOI: 10.17725/rensit.2021.13.377.
  8. Разманов В. М., Кривцов А. П., Долотов С. А. Особенности измерений рельефа морского дна интерферометрическим гидролокатором бокового обзора // Радиотехника и электроника. 2006. Т. 51. № 1. С. 58–64.
  9. Achim A., Bezerianos A., Tsakalides P. Novel Bayesian multiscale method for speckle removal in medical ultrasound images // IEEE Trans. Medical Imaging. 2001. V. 20. Iss. 8. P. 772–783. DOI: 10.1109/42.938245.
  10. Isar A., Firoiu I., Nafornita C., Moga S. SONAR images denoising // Sonar Systems / ed. Kolev N. Z. 2011. DOI: 10.5772/19190.
  11. Ghazel M., Freeman G. H., Vrscay E. R. Fractal image denoising // IEEE Trans. Image Processing. 2003. No. 12. P. 1560–1578.
  12. Gonzalez R. C., Woods R. E. Digital image processing. 3rd ed. Pearson Prentice Hall, NJ, 2008. 976 p.