Цілі, методи і алгоритми локально-адаптивної стійкої фільтрації радіолокаційних зображень
Рубрика:
Лукін, ВВ |
Косм. наука технол. 1998, 4 ;(2):39–50 |
https://doi.org/10.15407/knit1998.02.039 |
Мова публікації: російська |
Анотація: Розглядаються цілі, засоби та алгоритми завадостійкої локально-адаптивної фільтрації радіолокаційних зображень, спотворених мультиплікативними та імпульсними шумами, які дозволяють ефективно подавити шуми та усунути імпульси і водночас забезпечити збереження меж об'єктів та деталей. Властивості фільтрів проілюстровано для реальних даних дистанційного зондування.
|
Ключові слова: алгоритми, локально-адаптивна фільтрація радіолокаційних зображень, шуми |
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.