Цели, методы и алгоритмы локально-адаптивной устойчивой фильтрации радиолокационных изображений

Рубрика: 
Исследование Земли из космоса
Лукин, ВВ
Косм. наука технол. 1998, 4 ;(2):39–50
https://doi.org/10.15407/knit1998.02.039
Язык публикации: русский
Аннотация: 
Рассматриваются цели, средства и алгоритмы помехоустойчивости локально-адаптивной фильтрации радиолокацийних изображений, искаженных мультипликативными и импульсными шумами, которые позволяют эффективно подавить шумы и устранить импульсы и одновременно обеспечить сохранность границ объектов и деталей. Свойства фильтров проиллюстрировано для реальных данных дистанционного зондирования.
Ключевые слова: алгоритмы, локально-адаптивная фильтрация радиолокационных изображений, шумы
 
Полный текст (PDF)
References: 
1.  Ахметьянов В. Р., Пасмуров А. Я. Обработка радиолока­ционных изображений в задачах дистанционного зондиро­вания   Земли   //   Зарубеж.   радиоэлектроника.—1987.— № 1.—С. 70.
2.  Белокуров   А.   А.   Методы   сглаживания   спекл-шума   на радиолокационных изображениях земной поверхности  // Зарубеж. радиоэлектроника.—1990.—№6.—С. 26.
3.  Зеленский  А.   А.,   Кулемин  Г.   П.,   Лукин  В.   В.,   Мель­ник В. П. Локально-адаптивные устойчивые алгоритмы об­работки  радиоизображений.   —   Харьков,   1993.—39  с.— (Препринт / ИРЭ НАН Украины; № 93-8).
4.  Зеленский А. А., Лукин В. В., Мельник В. П. Адаптивная фильтрация изображений миллиметрового диапазона волн // Использование радиоволн миллиметрового и субмилли­метрового диапазонов: Сб. науч. тр. — Харьков: ИРЭ НАН Украины, 1993.—С. 28—32.
5.  Калмыков  А.  И.,   Цымбал  В.  Н.,   Блинков  А.   И.  и  др. Многоцелевая   система   радиолокационного   зондирования природной среды Земли из космоса.  Обоснование, выбор параметров и предложения по созданию. — М.: ВИНИТИ, 1988.—99 с.
6.  АН S. М., Burge R. Е. New automatic techniques for smoothing and segmenting SAR images // Signal Proc.—1988.—14.— P. 335—346.
7.  Anukhin I. P., Lukin V. V., Zelensky A. A. Fast data weighting algorithms for non-focused SAR image forming // Proc. Inter. Symp.   AeroSense'95,   SPIE,   Orlando,   Florida,   USA,   April 1995.—2487.—P. 404—411.
8.  Campbell T.  G. Design and implementation of image filters: Thesis for the Degree of Doctor of Technology. — Tampere, 1992.—138 p.
9.  Durand J. M.,  Gimonet B. J., Perbos J. R. Speckle in SAR images: an evaluation of filtering techniques // Adv.  Space Res.—1987.—N 11.—P. 301—304.
10.  Goodman G. W. Some fundamental properties of speckle // J. Opt. Soc. Amer.—1976.—66, N 11.—P. 1145—1149.
11.  Gorbunenko B. F., Totsky A. V. Statistical investigations of the synthetic  aperture  images  //  Int.  J.  Remote  Sensing,   Sept. 1994.—15, N 9.—P. 1761 — 1774.
12.  Heinonen P.,  Neuvo Y.  FIR-median hybrid filters // IEEE Trans.—1987.—ASSP-35, N 6.—P. 832—838.
13.  Kalmykov A. I., Lukin V. V., Zelensky A. A. Some techniques and algorithms of SAR image enhancement on stages of primary and   Secondary   Signal   Processing   //   Proc.   EUSAR'96, Konigswinter, Germany, March 1996.—P. 135—138.
14.  Keydel W. SAR Technique and technology, its present state of the art with respect to user requirements // Proc. EUSAR'96, Konigswinter, Germany, 1996.—P. 19—24.
15.  Ко  J.,   Lee  J.-H.   Center-weighted  median  filters  and  their application to image enhancement // IEEE Trans.—1991.— CAS-38.—P. 984—993.
16.  Kuan D. Т., Sawchuk A. A., Strand Т. С., Chavel P. Adaptive restoration of images with speckle // IEEE Trans.—1987.— ASSP-35, N 3.—P. 373—383.
17.  Kulemin G. P., Kurekin A. A., Lukin V. V., Zelensky A. A. Soil moisture   and   erosion   degree   estimation   from   multichannel microwave remote sensing data // Remote sensing for agricul­ture, forestry and natural resources: Proc.  SPIE/EUROPTO Series, Paris, France, Sept. 1995.—2585.—P. 144—155.
18.  Kulemin  G.   P.,   Lukin  V.   V.,   Ponomarenko  N.   N.,   et  al. Influence of phase fluctuations in troposphere on SAR calibra­tion accuracy // Proc. Second Inter. Airborne Remote Sensing Conf. and Exhibition, San Francisco, CA, USA, June 1996.— Vol. II.—P. 11-434—11-443.
19.  Lee J.-S. Speckle Analysis and smoothing of synthetic Aperture radar images // Computer Vision, Graphics and Image Process­ing.—1981.—17.—P. 24—32.
20.  Lee J.-S.  Digital Image Smoothing and the Sigma Filter // Comput.   vision,   Graphics   and   Image   Proc.—1983.—24.— P. 255—269.
21.  Lee Y.-FL, Fam Adly T. An edge gradient enhancing Adaptive order statistic filter // IEEE Trans., May  1987.—ASSP-35, N 5.—P. 680—695.
22.  Lukin V. V., Kurekin A. A., Melnik V.  P., Zelensky A. A. Application of order statistic  filtering to multichannel radar Image Proc. // Proc. of IS@T / SPIE Symposium on Electronic Imaging: Science and Technology, San Jose, CA, USA, Feb. 1995.—Vol 2424.—P. 302—312.
23.  Lukin V.  V.,  Melnik V.  P.,  Miao Zhenjiang,  et al.  Expert system   for   radar   Image   recognition   /   Filtering   //   Proc. MMET'94.   — Kharkov, 1994.—P. 229—232.
24.  Lukin V. V., Melnik V. P., Pogrebniak А. В., et al. Digital adaptive   robust   algorithms   for   radar   image   filtering   // J. Electronic Imaging.—1996.—5(3).—P. 410—421.
25.  Lukin V. V., Melnik V. P., Pogrebniak А. В., Zelensky A. A. Techniques   and   algorithms   of   speckle   noise   reduction   for One-Look  SAR  Images   //   Proc.   EUSAR'96,   Konigswinter, Germany, March 1996.—P. 167—170.
26.  Lukin V. V.,  Melnik V. P., Zelensky A. A., et al. Iterative Nonlinear filtering algorithm with Application to SAR and medical image processing // Proc. IEEE nordic signal Proc. Symp., Espoo, Finland, Sept. 1996.—P. 299—302.
27.  Lukin V. V., Miao Zhenjiang, Yuan Baozong. Multifrequency remote sensing radar images processing and analysis // Proc. IEEE  TENCON'93,  Beijing,  China,  Oct.   1993.—P.   1042— 1045.
28.  Lukin V. V., Ponomarenko N. N., Astola J. Т., Saarinen K. Algorithms of image nonlinear adaptive filtering using fragment recognition   by   expert  system   //   Proc.   IS@T/SPIE   Symp. electronic  imaging:  Science  and  technology,  San Jose,   CA, USA. — SPIE, 1996.—Vol. 2662.—P. 179—190.
29.  Lukin  V.  V.,   Ponomarenko  N.  N.,   Zelensky  A.  A.,  et  al. Modified sigma filter for processing of images corrupted by multiplicative   and   impulsive   noises   //   Proc.   EUSIPCO'96, Trieste, Italy, Sept. 1996.—Vol. III.—P. 1909—1912.
30.  Nieminen A., Heinonen P., Neuvo Y. A New class of detail-preserving filters for image processing // IEEE  Trans. Jan. 1987.—PAMI-9, N 1.—P. 74—90.
31.  Pitas I., Venetsanopoulos A. N. Nonlinear digital filters: Prin­ciples and applications. — New York: Kluwer, 1990.—392 p.
32.  Pratt W.  K. Digital image processing.—Second ed.  — New York: John Wiley @ Sons, Inc., 1991.—698 p.
33.  Restrepo A., Bovik A.  C. Adaptive trimmed filter for image restoration   //   IEEE   Trans. —1988.—ASSP-36,    N    8.— P. 1326—1337.
34.  Russo F., Ramponi G. Introducing a fuzzy median filter // Proc. EUSIPCO'94, Signal Proc. VII: Theories and Applica­tions, Edinburgh, UK.—1994.—P. 963—966.
35.  Sun   T.   Design   of   Order  statistic   based   filters   for  image processing applications:  Thesis for the Degree of Doctor of Technology. — Tampere, 1994.—146 p.
36.  Szekielda K.-H. Satellite monitoring of the Earth. — New York: Wiley, 1989.—326 p.
37.  Taguchi A., Meguro M. Adaptive L-filters based on fuzzy rules // Proc. IS@T/SPIE Symp. Electronic imaging: Science and Technology, San Jose, CA, USA, Feb. 1995.—2424.—P. 76— 84.
38.  Zelensky A., Kurekin A., Lukin V., Ponomarenko N. Techni­ques of scene radar image processing and their recognition by expert system // Signal / Image Processing and Pattern Recog­nition:   Proc.   Second   All-Ukrainian   Inter.   Conf.   —   Kiev, 1994.—P. 163—167.

39.  Zelensky A. A., Lukin V. V., Melnik V. P., et al. Airborne multichannel remote sensing data processing techniques and software // Proc. Second Airborne Remote Sensing Con. and Exhibition, San Francisco, CA, USA, June 1996. — 1996.— Vol. III.—P. III-151—III-159.