Adaptative Ranked-Order Vectorial Speckle Filtering in Polarimetric SAR Images: Comparison with a Class of Filters. Filtrage D'Ordre Vectoriel Adaptatif du Speckle dans les Images Ros Polarimétriques Comparaison avec une Classe Defiltres

Adaptative Ranked-Order Vectorial Speckle Filtering in Polarimetric SAR Images: Comparison with a Class of Filters

Filtrage D'Ordre Vectoriel Adaptatif du Speckle dans les Images Ros Polarimétriques Comparaison avec une Classe Defiltres

Ali Saad Safwan EL Assad 

SEI (Systèmes Electroniques et Informatiques) (RESTE, Rue Christian Pauc La Chantrerie B.P. 60601 44306 Nantes cedex 03. FRANCE

Page: 
285-300
|
Received: 
12 June 1996
|
Accepted: 
N/A
|
Published: 
30 June 1997
| Citation

OPEN ACCESS

Abstract: 

Speckle appearing in synthetic aperture radar (SAR) images is generated by coherent processing of radar signals. It hampers perception and extraction of fine details in the image . That is why speckle reducing is necessary before images analysis.

In this paper, we have studied and tested several linear and non linear vectorial methods (Novak, Lee, Russell) to remove speckle in SARimages. Russell's method has proved its efficiency and simplicity of implementation, it is not adaptive. So we have generalized Russell's method to make it adaptive by pixel. Adaptivity is based on the generalization of local scalar variation towards a case of a vectorial variation, on one hand, and on local and global statistic analysis of the latter, on the other hand.

To evaluate the performance of a filtering method, we propose criteria that join the two qualities, smoothing and edge preservation . A comparative study with several vectorial filtering methods show that the proposed method provides the best results according to the proposed criteria. 

Résumé 

La présence du bruit de chatoiement multiplicatif (speckle) dans les images radar à ouverture synthétique (ROS), causé par la cohérence de l'onde radar, rend difficile la perception et l'extraction des détails fins qui s'y trouvent . C'est pourquoi, avant d'effectuer l'analyse d'image, le filtrage du speckle pour réduire son influence est un traitement nécessaire.

Dans cet article, nous avons étudié et testé différentes méthodes de filtrage vectorielles linéaires et non linéaires (Novak, Lee, Russel) pour réduire le bruit de speckle du signal d'images ROS. Le filtrage d'ordre vectoriel de Russel semble intéressant par son efficacité et par la simplicité de sa mise en oeuvre. Néamoins, il présente l'inconvénient d'être non adaptatif . C'est pourquoi, en étendant ce filtrage, nous l'avons rendu adaptatif en fonction des caractéristiques du voisinage. Cette adaptativité s'appuie d'une part, sur la généralisation de la notion de coefficient de variation scalaire au cas vectoriel et d'autre part, sur l'analyse statistique locale et globale de ce dernier.

Un critère global d'évaluation des performances des filtres est proposé . Il combine les deux caractéristiques antagonistes d'une méthode de filtrage, capacité de lissage dans les zones homogènes et préservation des contours. Une comparaison quantitative, selon le critère proposé, sur les méthodes de filtrage vectoriel, citées plus haut, montre l'intérêt de la méthode proposée. 

Keywords: 

Speckle, Adative Vectorial Filtering, Criteria of Performance, Synthetic Aperture Radar.

Mots clés 

Bruit de chatoiement multiplicatif (Speckle), filtrage vectoriel adaptatif, critère de performances, imagerie radar àouverture synthétique. 

1. Introduction
2. Présentation des Principales Méthodes du Filtrage Vectoriel
3. Filtrage d'Ordre Vectoriel Adaptatif [SaaT96]
4. Critères d'Évaluation des Performances des Filtres
5. Résultats Expérimentaux Comparatifs
6. Conclusion
Remerciements
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