[논문 리뷰] New wavelet-based superresolution algorithm for speckle reduction in SAR images

Mario Mastriani|arXiv (Cornell University)|2016. 07. 31.

Image and Signal Denoising Methods참고 문헌 17인용 수 17

한 줄 요약

이 논문은 고주파 성분 웨이블릿 하위대역에 초점을 맞춰 초해상도를 적용함으로써 합성물리어레이더(SAR) 영상의 스펙클 노이즈 제거를 위한 새로운 웨이블릿 기반 초해상도 알고리즘인 사영된 공간 알고리즘(POSA)을 제안한다. 웨이블릿 도메인에서 세부 계수를 수정하고 영상을 재구성함으로써, 기존 방법들에 비해 뛰어난 스펙클 감소 성능을 달성하며, 스펙클 분산에 대한 사전 지식이 필요 없이 테스트용 SAR 영상에서 뛰어난 성능을 보인다.

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.

연구 동기 및 목표

• SAR 영상에서의 스펙클 노이즈 문제를 해결함으로써 영상 품질 저하 및 정확한 해석 방해를 완화한다.
• 초해상도 기법을 해상도 향상 외에도 웨이블릿 도메인에서의 스펙클 제거를 위한 새로운 도구로 활용하고자 한다.
• 스펙클 분산에 대한 사전 지식이 없이도 SAR 영상의 스펙클을 효과적으로 감소시킬 수 있는 방법을 개발하고자 한다.
• 영상 미세측량, 생체 인식, 원격 감시와 같은 후속 응용 분야를 위한 영상 품질 향상을 도모하고자 한다.

제안 방법

• 해당 방법은 이산 웨이블릿 변환(DWT)을 사용하여 스펙클이 있는 SAR 영상을 웨이블릿 하위대역으로 분해한다.
• 스펙클이 가장 두드러지는 고주파 성분 웨이블릿 하위대역에 대해 사영된 공간 알고리즘(POSA)을 적용한다.
• 관측 데이터의 스트림에 대한 사영을 통해 고주파 하위대역 내 신호 부분공간을 추정하고 강화함으로써 노이즈를 효과적으로 억제한다.
• 수정된 고주파 계수를 이용하여 역방향 DWT를 통해 최종 스펙클 제거된 SAR 영상을 재구성한다.
• 이 방법은 웨이블릿의 다중해상도 성질을 활용하여 스펙클을 고립하고 감소시키며, 경계와 무늬를 유지하는 웨이블릿 도메인에서 작동한다.
• 스펙클 분산에 대한 사전 지식이 필요 없어, 알 수 없는 노이즈 조건에 적응 가능하다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 초해상도 알고리즘이 SAR 영상의 스펙클 제거에 효과적으로 재사용될 수 있는가?
• RQ2 POSA의 성능은 기존의 스펙클 제거 기법들과 비교해 스펙클 감소 및 구조 유지 측면에서 어떻게 다른가?
• RQ3 웨이블릿 기반 초해상도 기법이 SAR 데이터의 노이즈 억제에 적용되었을 때, 이미지 품질 향상에 어느 정도 기여할 수 있는가?
• RQ4 제안된 방법은 특히 고주파 성분에서 스펙클 감소를 하면서도 이미지 세부 정보와 경계를 유지하는가?

주요 결과

• 제안된 POSA 기반 방법은 테스트용 SAR 영상에서 몇 가지 기존의 스펙클 제거 기법들보다 뛰어난 스펙클 감소 성능을 달성한다.
• 실험 결과의 시각적 및 정량적 평가에 따르면, 방법이 이미지의 구조와 무늬를 효과적으로 유지하고 있음을 입증한다.
• POSA는 스펙클 분산에 대한 사전 지식이 없이도 성공적으로 작동하여 실용적 적용 가능성을 높인다.
• 알고리즘은 노이즈 억제와 해상도 향상의 이중 기능을 동시에 잘 수행하며, 영상 처리 분야에서의 잠재적 응용 가능성을 시사한다.