[論文レビュー] New wavelet-based superresolution algorithm for speckle reduction in SAR images

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

Image and Signal Denoising Methods参考文献 17被引用数 17

ひとこと要約

本稿では、高周波数ウェーブレット部分帯域にスーパーレゾリューションを適用することで、合成開口レーダー（SAR）画像のデスペックリングに向けた新しいウェーブレットベースのスーパーレゾリューション法、射影空間法（POSA）を提案する。ウェーブレットドメインで詳細係数を修正し、画像を再構築することで、既存手法に比べ優れたスペックル低減効果を達成し、スペックル分散の事前知識を必要としない点で、テスト用SAR画像において優れた性能を示している。

ABSTRACT

This paper describes a novel projection algorithm, the Projection Onto Span Algorithm (POSA) for wavelet-based superresolution and removing speckle (in wavelet domain) of unknown variance from Synthetic Aperture Radar (SAR) images. Although the POSA is good as a new superresolution algorithm for image enhancement, image metrology and biometric identification, here one will use it like a tool of despeckling, being the first time that an algorithm of super-resolution is used for despeckling of SAR images. Specifically, the speckled SAR image is decomposed into wavelet subbands, POSA is applied to the high subbands, and reconstruct a SAR image from the modified detail coefficients. Experimental results demonstrate that the new method compares favorably to several other despeckling methods on test SAR images.

研究の動機と目的

• SAR画像におけるスペックルノイズの課題に取り組む。スペックルノイズは画像品質を低下させ、正確な解釈を困難にする。
• スーパーレゾリューション技術を解像度向上の目的だけでなく、ウェーブレットドメインにおけるデスペックリングの新しいツールとして活用することを検討する。
• スペックル分散の事前知識が不要な方法を開発し、SAR画像のスペックルを効果的に低減することを目的とする。
• 画像測定、バイオメトリクス識別、リモートセンシングなどの後続応用のための画像品質を向上させることを目的とする。

提案手法

• 本手法は、離散ウェーブレット変換（DWT）を用いて、スペックルが乗ったSAR画像をウェーブレット部分帯域に分解する。
• スペックルが最も顕著に現れる高周波数ウェーブレット部分帯域に、射影空間法（POSA）を適用する。
• POSAは、観測データのスパンに射影することで、高周波数部分帯域内の信号部分空間を推定・強化し、効果的にノイズを抑制する。
• 修正された高周波数係数を用いて、逆DWTにより最終的なデスペックル済みSAR画像を再構築する。
• 本手法はウェーブレットドメインで動作し、ウェーブレットのマルチスケール特性を活用してスペックルを分離・低減するとともに、エッジやテクスチャを保持する。
• 本手法はスペックル分散の事前知識を必要としないため、未知のノイズ条件に対しても適応可能である。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 スーパーレゾリューションアルゴリズムをSAR画像のデスペックリングに効果的に再利用できるか？
• RQ2 POSAの性能は、既存のデスペックリング手法と比較して、スペックル低減および構造的保持の観点でどの程度優れているか？
• RQ3 ウェーブレットベースのスーパーレゾリューションをSARデータのノイズ抑制に応用することで、画像品質をどの程度向上できるか？
• RQ4 提案手法は、特に高周波成分において、スペックル低減と画像の詳細・エッジの保持を両立できるか？

主な発見

• 提案手法（POSAベース）は、テスト用SAR画像において、複数の既存デスペックリング手法に比べて優れたスペックル低減効果を示した。
• 実験における視覚的および定量的評価から、本手法は画像構造およびテクスチャを効果的に保持していることが裏付けられた。
• POSAはスペックル分散の事前知識がなくても正常に動作し、実用的応用性が向上した。
• アルゴリズムはノイズ抑制および解像度向上の両面で優れた性能を示し、画像処理における二重有用性が顕著に現れた。