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Speckle removal on radar imagery based on mathematical morphology

1989; Elsevier BV; Volume: 16; Issue: 4 Linguagem: Francês

10.1016/0165-1684(89)90029-7

1872-7557

Frédéric Safa, G. Flouzat,

Advanced Image Processing Techniques

Removing speckle noise is one of the most difficult problems encountered in coherent imagery. In this paper, a geometrical approach based on mathematical morphology is proposed. After recalling some classical properties of speckle, the influence of interpixel correlation on statistical measures is studied. Two simple sequences based on the general theory of Alternating Sequential Filters are then presented. These filters may be constructed so that edges and thin linear elements in the image are preserved. Some particular directions may be emphasized as well. Finally, a quantitative criterion is given to estimate the loss of resolution in the filtered image: a “test image” is constructed which, in the ideal case, represents a uniform speckled object. Thus, the different filters can be compared to each other by means of statistical tests. Numerical results are given for the proposed filters. Die Entfernung von Speckle Rauch ist eins der schwierigsten Problemen in coherenter Bildverarbeitung. Wir schlagen hier eine geometrische, auf mathematische Morphologie sich stützende Gangweise vor. Nachdem wir einige der klassischen Eigenschaften von Speckel ins Gedächtnis zurückgerufen haben, studieren wir en Einfluß der inter-pixel Korrelation auf die statistischen Maße. Wir führen dann zwei einfache Sequenzen von Transformationen ein, die sich auf die generelle Theorie der Alternierenden Sequenzial Filtern beruhen. Diese Filter kann man auf eine Weise bauen, die die Kannten und die dünnen länglichen Elementen des Bildes bewahren. Man kann auch einigen besonderen Richtungen den Vorrang geben. Zum Schluß geben wir ein quantitatives Kriterium, um den Auflösungsverlust im gefilterten Bilde zu messen: ein Testbild wird gebaut, das im idealen Falle ein mit uniformen Speckle Rauch versehenes Objekt darstellt. Darauf können die verschiedenen Filter angewandt werden und mit der Hilfe verschiedenen statistischen Tests untereinander verglichen werden. Die numerischen Daten für die verschiedenen Filter werden diskutiert. La suppression du bruit speckle est l'un des problèmes les plus difficiles rencontrés en imagerie cohérente. On propose ici une démarche géometrique fondée sur la morphologie mathématique. Après un rappel de quelques propriétés classiques du speckle, on étudiera l'influence de la corrélation inter-pixels sur les mesures statistiques. Nous présenterons ensuite deux séquences simples, basées sur la théorie générale des Filtres Alternés Séquentiels. Ces filtres peuvent être construits de façon à préserver les bords ainsi que les éléments fins de l'image. On peut également privilégier certaines directions. On indique enfin un critère quantitatif permettant d'estimer la perte de résolution de l'image filtrée: on construit une “image test” qui doit représenter dans l'idéal un object dont le speckle est uniforme. Ainsi, peut-on comparer les différents filtres au moyen de tests statistiques. On indique les résultats numériques fournis par les filtres proposés.