[論文レビュー] Fuzzy thresholding in wavelet domain for speckle reduction in Synthetic Aperture Radar images

Mario Mastriani|arXiv (Cornell University)|Jul 31, 2016

Image and Signal Denoising Methods参考文献 33被引用数 19

ひとこと要約

本稿では、合成開口レーダー（SAR）画像におけるスぺックルを低減するため、ウェーブレット領域における新規なファジィしきい値手法を提案する。SAR強度データの対数を用いて2次元離散ウェーブレット変換（DWT-2D）を適用することで、乗法的スぺックルノイズを加法的形に変換し、最初のレベルの高周波成分サブバンドに対して、従来のウェーブレットしきい値手法をファジィ論理を用いて適応的に改善する。その後、逆ウェーブレット変換と指数変換を施して、ノイズ低減画像を生成する。本手法は、従来手法に比べてスぺックル低減性能に優れるとともに、画像の細部を良好に保持する。

ABSTRACT

The application of wavelet transforms to Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery has improved despeckling performance. To deduce the problem of filtering the multiplicative noise to the case of an additive noise, the wavelet decomposition is performed on the logarithm of the image gray levels. The detail coefficients produced by the bidimensional discrete wavelet transform (DWT-2D) needs to be thresholded to extract out the speckle in highest subbands. An initial threshold value is estimated according to the noise variance. In this paper, an additional fuzzy thresholding approach for automatic determination of the rate threshold level around the traditional wavelet noise thresholding (initial threshold) is applied, and used for the soft or hard-threshold performed on all the high frequency subimages. The filtered logarithmic image is then obtained by reconstruction from the thresholded coefficients. This process is applied a single time, and exclusively to the first level of decomposition. The exponential function of this reconstructed image gives the final filtered image. Experimental results on test images have demonstrated the effectiveness of this method compared to the most of methods in use at the moment.

研究の動機と目的

• SAR画像に内在する乗法的スぺックルノイズが画像品質を低下させ、解釈を困難にするという課題に対処すること。
• 従来のウェーブレットベースのスぺックル低減手法を改善し、適応的しきい値選択のためのファジィ論理アプローチを導入すること。
• 固定値またはヒューリスティックなしきい値に依存せずに、高周波成分サブバンドにおけるしきい値処理の精度と頑健性を向上させること。
• SAR画像におけるテクスチャやエッジ情報の保持を図りながら、優れたスぺックル低減を達成すること。

提案手法

• SAR画像強度の対数に2次元離散ウェーブレット変換（DWT-2D）を適用し、乗法的ノイズを加法的形に変換する。
• ウェーブレット領域におけるノイズ分散に基づいて、初期しきい値を推定する。
• 自動的に最適なしきい値レベルを初期値周辺で決定するためのファジィしきい値処理機構を実装する。
• ファジィ手法で導出されたしきい値を用いて、最初の分解レベルの高周波成分サブバンドに対してソフトまたはハードしきい値処理を適用する。
• 逆ウェーブレット変換を用いて、フィルタリング処理を施した対数画像を再構築する。
• 再構築された対数画像に指数変換を施し、最終的なスぺックル低減画像を取得する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 固定値または統計的しきい値手法と比較して、ファジィ論理を用いることでウェーブレットしきい値処理の適応性と精度が向上するか。
• RQ2 ウェーブレット領域にファジィしきい値処理を統合することで、SARデータにおける画像テクスチャやエッジの保持にどのような影響を与えるか。
• RQ3 本手法は、最先端の技術と比較して、どの程度スぺックルを低減しながら信号の忠実性を維持できるか。
• RQ4 異なるノイズ特性を示す多様なSAR画像シーンにおいて、ファジィしきい値処理アプローチは頑健性を示すか。

主な発見

• 本手法は、論文発表当時、一般的に用いられていた多数の既存手法と比較して、優れたスぺックル低減性能を達成している。
• ファジィしきい値処理アプローチにより、しきい値レベルの自動的かつ適応的な選択が可能となり、手動またはヒューリスティックなチューニングへの依存が低減された。
• 従来のウェーブレットしきい値処理と比較して、SAR画像における微細なテクスチャやエッジ構造の保持がより効果的に行われた。
• テスト画像を用いた実験結果から、画像品質指標における一貫した改善が示されたが、本稿の提供する本文には具体的な数値は記載されていない。