Speckle ist das Hochfrequenzrauschen auf Radardaten. Die von SAR-Systemen (Synthetic Aperture Radar) generierten Bilder sind aufgrund der Verarbeitung zerstreuter Signale und Interferenzen elektromagnetischer Wellen, die von Oberflächen oder Objekten verteilt werden, in höchstem Maße Speckling-Effekten unterworfen. Diese Speckle-Funktion filtert das +++speckled Radar-Dataset und glättet das Rauschen beim Beibehalten der Kanten oder scharfer Features im Bild.
Die Glättungsalgorithmen in dieser Funktion entfernen die Flecken auf Grundlage eines Rauschmodells effektiv. Die in dieser Funktion verwendeten Fleckenverkleinerungsfiltertechniken sind:
- +++Lee
- +++Enhanced Lee
- +++Frost
- +++Kuan
Diese Filter der +++Speckle-Funktion behalten die Kanten und die Details beim Reduzieren von Rauschflecken im Bild bei. Alle diese Filter verfügen über Parameter, die Sie anpassen können, um die Ergebnisse zu optimieren.
Die wichtigsten Eingaben für die Speckle-Funktion sind Folgende:
- Eingabe-Raster
- Filtertyp – +++Lee, +++Enhanced Lee, +++Frost und +++Kuan
- Filtergröße – 3 x 3, 5 x 5, 7 x 7, 9 x 9, 11 x 11
Lee
Der Filter +++Lee reduziert Rauschflecken, indem ein räumlicher Filter auf jedes Pixel in einem Bild angewendet wird, das die Daten auf Grundlage von lokalen Statistiken filtert, die innerhalb eines quadratischen Fensters berechnet werden. Der Wert des mittleren Pixels wird durch einen Wert ersetzt, der mit den benachbarten Pixeln berechnet wurde.
Eingaben
Der Filter +++Lee wird abhängig von den folgenden drei Rauschmodellen angewendet, die vom Eingabe-Raster gezeigt werden:
- Additiv
- Multiplikation
- +++Additive und +++Multiplicative
Im Grunde haben +++speckles dieselbe Natur wie +++multiplikatives Rauschen.
Die folgenden Eingaben hängen vom ausgewählten Rauschmodell ab:
| Rauschmodell | Parameter | Beschreibung | Standardwert |
|---|---|---|---|
Additiv | Rauschvarianz | Dies ist die Rauschvarianz des Bilds bei +++additivem Rauschen sowie +++additivem und multiplikativem Rauschen. | 0.25 |
Multiplikativ (Standard) | Mittelwert +++multiplikatives Rauschen | Mittelwert des multiplikativen Rauschens | 1 |
+++Number of Looks | Legt die Anzahl der verschiedenen Darstellungen des Bildes fest. Dies wird verwendet, um die Rauschvarianz bei multiplikativem Rauschen zu berechnen. | 1 | |
+++Additive und +++Multiplicative | Rauschvarianz | Dies ist die Rauschvarianz des Bildes bei +++additivem Rauschen sowie +++additivem und multiplikativem Rauschen. | 0.25 |
Mittelwert +++additive Rauschen | Mittelwert des additiven Rauschens | 0 | |
Mittelwert +++multiplikatives Rauschen | Mittelwert des multiplikativen Rauschens | 1 |
Algorithmen
Die in der Implementierung des +++Lee-Filters verwendeten Algorithmen sind Folgende:
| Rauschmodell | Algorithmus |
|---|---|
Additiv | Wert der gefilterten Pixel = LM + K * (PC - LM) wobei K (Gewichtungsfunktion) = LV / (LV + AV) |
+++Multiplikativ | Wert der gefilterten Pixel = LM + K * (PC - M * LM) wobei K (Gewichtungsfunktion) = M * LV / (LM * LM * MV) + (M * M * LV)) wobei MV = 1/NLooks |
| +++Additive und +++Multiplicative | Wert der gefilterten Pixel = LM + K * (PC - M * LM - A) wobei K (Gewichtungsfunktion) = M * LV / (LM * LM * MV) + (M * M * LV) + AV) wobei MV = (SD / LM)2 |
wobei
PC – Mittlerer Pixelwert des Fensters
LM – Lokaler Mittelwert des Filterfensters
LV – Lokale Varianz des Filterfensters
M – +++Multiplikative Rauschmitte (Eingabeparameter)
A – +++Additive Rauschmitte (Eingabeparameter)
AV – +++Additive Rauschvarianz (Eingabeparameter)
MV – +++Multiplikative Rauschvarianz (Eingabeparameter)
SD – Standardabweichung des Filterfensters
NLooks – +++Number of looks (Eingabeparameter)
+++Enhanced Lee
Der +++Enhanced Lee-Filter ist eine geänderte Version des +++Lee-Filters, mit dem +++speckle noise effektiv durch das Beibehalten von Bildschärfe und Detail reduziert wird. Dafür sind ein Dämpfungsfaktor und eine +++number of looks erforderlich.
Der Parameter +++Number of Looks steuert Bildglättung und schätzt die Rauschvarianz. Je kleiner der Wert ist, desto besser der Glättungseffekt und die Filterperformance. Ein größerer Wert behält mehr Bild-Features bei.
Der Dämpfungsfaktorwert definiert die Ausdehnung der exponentiellen Dämpfung. Ein größerer Wert führt zu einer höheren Glättungsfähigkeit.
Eingaben
Die Eingaben für den +++Enhanced Lee-Filter sind Folgende:
| Parameter | Beschreibung | Standardwert |
|---|---|---|
+++Number of Looks | Legt die Anzahl der verschiedenen Darstellungen des Bildes fest | 1 |
Dämpfungsfaktor | Gibt den Dämpfungsfaktor an, der die Ausdehnung der Glättung definiert. | 1.0 |
Algorithmus
Der in der Implementierung des +++Enhanced Lee-Filters verwendete Algorithmus ist Folgender:
Wert des geglätteten mittleren Pixels:
LM für CI <= CU
LM * K + PC * (1 - K) für CU < CI < C-max
PC für CI >= Cmax
wobei
PC – Mittlerer Pixelwert des Fensters
LM – Lokaler Mittelwert des Filterfensters
SD – Standardabweichung des Filterfensters
NLooks – +++Number of looks (Eingabeparameter)
D – Dämpfungsfaktor (Eingabeparameter)
CU = 1/Quadratwurzel (NLooks) (Rauschvariationskoeffizient)
Cmax = Quadratwurzel (1 + 2/NLooks) (Maximaler Rauschvariationskoeffizient)
CI = SD / LM(Bildvariationskoeffizient)
K = e(- D (Ci - CU) / (Cmax - CI))
+++Frost
Der Frostfilter reduziert +++Fleckrauschen und behält wichtige Bild-Features an den Kanten bei, wobei ein exponentiell gedämpfter, kreisförmiger, symmetrischer Filter angewendet wird, der lokale Statistiken innerhalb einzelner Filterfenster verwendet.
Szenenreflexion ist ein wichtiger Faktor, der den +++Frost-Filter vom +++Lee- und +++Kuan-Filter unterscheidet. Diese wird durch das Kombinieren des beobachteten Bildes mit der Impulsantwort des SAR-Systems berechnet.
Für den +++Frost-Filter ist ein Dämpfungsfaktor erforderlich. Der Dämpfungsfaktorwert definiert die Ausdehnung der exponentiellen Dämpfung. Je kleiner der Wert ist, desto besser der Glättungseffekt und die Filterperformance.
Nach der Anwendung des +++Frost-Filters weisen die +++denoised Bilder eine bessere Schärfe an den Kanten auf.
Eingabe
Die Eingabe für den +++Frost-Filter lautet wie folgt:
| Parameter | Beschreibung | Standardwert |
|---|---|---|
Dämpfungsfaktor | Gibt den Dämpfungsfaktor an, der die Ausdehnung der Glättung definiert | 1.0 |
Algorithmus
Die Implementierung dieses Filters besteht darin, einen kreisförmig symmetrischen Filter mit einem Satz Gewichtungswerten M für jedes Pixel zu definieren. Der in der Implementierung des +++Frost-Filters verwendete Algorithmus lautet wie folgt:
K = e (- B * S)
wobei
B = D * (LV / LM * LM)
S – Absoluter Wert der Pixelentfernung vom mittleren Pixel zu seinen Nachbarn im Filterfenster
D – Exponentieller Dämpfungsfaktor (Eingabeparameter)
LM – Lokaler Mittelwert des Filterfensters
LV – Lokale Varianz des Filterfensters
Der sich ergebende Grauwert des gefilterten Pixels ist
R = (P1 * K1 + P2 * K2 + ... + Pn * Kn) / (K1 + K2 + ... + Kn)
wobei
P1,P2,...Pn Graustufen jedes Pixels im Filterfensters sind
K1,K2,...Kn Gewichtungen (wie oben definiert) für jedes Pixel sind
+++Kuan
Der +++Kuan-Filter folgt einem ähnlichen Filterprozess wie der +++Lee-Filter beim Reduzieren des +++Fleckrauschens. Dieser Filter wendet auch einen räumlichen Filter in einem Bild an, wobei die Daten basierend auf lokalen Statistiken des zentrierten Pixelwerts basieren, der mit den benachbarten Pixeln berechnet wird.
Der Parameter +++Number of Looks steuert Bildglättung und schätzt die Rauschvarianz; diese Schätzungen werden auf verschiedene Weise zum Steuern des Filterprozesses verwendet. Je kleiner der Wert ist, desto besser der Glättungseffekt und die Filterperformance. Ein größerer Wert behält mehr Bild-Features bei.
Eingaben
Die Eingabe für den +++Kuan-Filter lautet wie folgt:
| Parameter | Beschreibung | Standardwert |
|---|---|---|
+++Number of Looks | Legt die Anzahl der verschiedenen Darstellungen des Bildes fest | 1 |
Algorithmus
Der in der Implementierung des +++Kuan-Filters verwendete Algorithmus lautet wie folgt:
Der sich ergebende gefilterte Pixelwert ist:
R = PC * K + LM * (1 - K)
wobei
CU = 1/Quadratwurzel (NLooks) – Rauschvariationskoeffizient
CI = Quadratwurzel (LV) / LM – Bildvariationskoeffizient
K = (1 - ((CU * CU) / (CI * CI))) / (1 + (CU * CU))
PC – Mittlerer Pixelwert des Fensters
LM – Lokaler Mittelwert des Filterfensters
LV – Lokale Varianz des Filterfensters
NLooks – +++Number of Looks
Für optimale +++speckle reduction können Sie Folgendes probieren: Anderer Filtergrößen wirken sich auf die Qualität der verarbeiteten Bilder aus. Ein 7 x 7-Filter führt in der Regel zu den besten Ergebnissen. Die +++number of looks wird verwendet, um Rauschvarianz zu schätzen. Außerdem steuert sie die Menge an Glättung, die vom Filter auf das Bild angewendet wird, effektiv. Ein kleinerer Wert für +++Number of Looks führt zu mehr Glättung; ein größerer Wert für +++Number of Looks behält mehr Bild-Features bei.
Wenden Sie für ein optimales Ergebnis eine Histogrammstreckung an, um den Kontrast oder die Helligkeit des Bildes anzupassen und Features hervorzuheben.