[논문 리뷰] An Optimal Method For Wake Detection In SAR Images Using Radon Transformation Combined With Wavelet Filters

M. Krishnaveni, Suresh Kumar Thakur외 1명|ArXiv.org|2009. 11. 03.

Image and Signal Denoising Methods참고 문헌 10인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 신호 대 잡음비(SNR)를 향상시키기 위해 라돈 변환(RT)과 웨이브렛 기반 수축 잡음 제거를 조합하여 SAR 이미지에서 최적의 선형 선기 검출 방법을 제안한다. 이 방법은 이산 웨이브렛 변환(DWT)을 이용한 전처리 및 임계값 설정을 통해 잡음을 제거한 후, 라돈 변환을 적용하여 선형 선기 구조를 검출함으로써, 시뮬레이션된 데이터와 실제 SAR 이미지에서 기존 방법보다 뛰어난 성능을 발휘한다.

ABSTRACT

A new fangled method for ship wake detection in synthetic aperture radar (SAR) images is explored here. Most of the detection procedure applies the Radon transform as its properties outfit more than any other transformation for the detection purpose. But still it holds problems when the transform is applied to an image with a high level of noise. Here this paper articulates the combination between the radon transformation and the shrinkage methods which increase the mode of wake detection process. The latter shrinkage method with RT maximize the signal to noise ratio hence it leads to most optimal detection of lines in the SAR images. The originality mainly works on the denoising segment of the proposed algorithm. Experimental work outs are carried over both in simulated and real SAR images. The detection process is more adequate with the proposed method and improves better than the conventional methods.

연구 동기 및 목표

• 기존의 라돈 변환이 고잡음 수준으로 인해 실패하는 잡음이 많은 SAR 이미지에서 선기 검출 문제를 해결하기 위해.
• 선기 검출 이전에 웨이브렛 기반 잡음 제거 기법을 사용하여 SAR 이미지의 신호 대 잡음비(SNR)를 향상시키기 위해.
• 라돈 변환과 웨이브렛 수축을 융합하여 SAR 영상에서 선형 구조(선기)를 최적으로 검출하기 위한 하이브리드 방법을 개발하기 위해.
• 실제 및 시뮬레이션된 SAR 이미지 데이터 세트를 대상으로 본 방법의 효과성을 검증하여 더 높은 검출 정확도를 입증하기 위해.

제안 방법

• SAR 이미지를 근사 및 세부 계수로 분해하기 위해 이산 웨이브렛 변환(DWT)을 적용하여 신호 성분과 잡음 성분을 분리한다.
• 웨이브렛 세부 계수에 소프트 임계값 설정을 적용하여 잡음을 억제하면서도 중요한 에지 및 선형 특징을 유지한다.
• 임계값 설정된 계수로부터 재구성된 이미지를 통해 더 깔끔한 입력을 라돈 변환에 제공한다.
• 재구성된 이미지에 라돈 변환을 적용하여 라돈 도메인에서 피크를 식별함으로써 선기 선과 대응하는 선형 구조를 검출한다.
• SNR 및 검출 정확도를 극대화하기 위해 웨이브렛 도메인의 임계값 수준을 최적화한다.
• 잡음 제거 및 라돈 기반 검출 파이프라인을 하나의 일관된 알고리즘으로 통합하여 자동 선기 검출을 구현한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 웨이브렛 기반 잡음 제거가 라돈 변환 적용 이전에 SAR 이미지의 신호 대 잡음비를 효과적으로 향상시키는가?
• RQ2 웨이브렛 수축과 라돈 변환의 통합이 잡음이 많은 SAR 데이터에서 선형 선기 패턴 검출에 어떻게 기여하는가?
• RQ3 제안된 방법이 실제 및 시뮬레이션된 SAR 이미지에서 정확도와 강건성 측면에서 기존의 라돈 변환 기반 검출 방법을 뛰어넘는가?
• RQ4 웨이브렛 도메인에서 선기 검출 성능을 극대화하기 위한 최적의 임계값 전략은 무엇인가?

주요 결과

• 기존의 단독 라돈 변환 대비 고잡음 수준의 SAR 이미지에서 제안된 방법이 선기 검출 성능을 크게 향상시킨다.
• 웨이브렛 기반 잡음 제거 기법은 스펙클 및 무작위 잡음을 효과적으로 억제하여, 라돈 변환 적용 이전의 신호 대 잡음비를 향상시킨다.
• 웨이브렛 수축과 라돈 변환의 조합은 시뮬레이션된 데이터와 실제 SAR 이미지 양쪽 모두에서 선형 선기 구조의 더 정확하고 신뢰할 수 있는 검출을 이끈다.
• 시험 데이터 세트를 활용한 비교 평가를 통해 표준 기법 대비 더 나은 검출 결과를 도출함을 입증하였다.