論文の概要: Patch-based adaptive temporal filter and residual evaluation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09561v1
- Date: Wed, 14 Feb 2024 20:24:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-16 17:51:18.902653
- Title: Patch-based adaptive temporal filter and residual evaluation
- Title（参考訳）: パッチに基づく適応時間フィルタと残差評価
- Authors: Weiying Zhao, Paul Riot, Charles-Alban Deledalle, Henri Ma\^itre,
Jean-Marie Nicolas, Florence Tupin
- Abstract要約: コヒーレントイメージングシステムにおいて、スペックル(英: speckle)は、画像の外観を視覚的に強く劣化させる信号依存ノイズである。
本稿では,よく登録された複数時間SAR画像を利用するパッチベースの適応時間フィルタを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.219927686078809
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In coherent imaging systems, speckle is a signal-dependent noise that
visually strongly degrades images' appearance. A huge amount of SAR data has
been acquired from different sensors with different wavelengths, resolutions,
incidences and polarizations. We extend the nonlocal filtering strategy to the
temporal domain and propose a patch-based adaptive temporal filter (PATF) to
take advantage of well-registered multi-temporal SAR images. A patch-based
generalised likelihood ratio test is processed to suppress the changed object
effects on the multitemporal denoising results. Then, the similarities are
transformed into corresponding weights with an exponential function. The
denoised value is calculated with a temporal weighted average. Spatial adaptive
denoising methods can improve the patch-based weighted temporal average image
when the time series is limited. The spatial adaptive denoising step is
optional when the time series is large enough. Without reference image, we
propose using a patch-based auto-covariance residual evaluation method to
examine the ratio image between the noisy and denoised images and look for
possible remaining structural contents. It can process automatically and does
not rely on a supervised selection of homogeneous regions. It also provides a
global score for the whole image. Numerous results demonstrate the
effectiveness of the proposed time series denoising method and the usefulness
of the residual evaluation method.
- Abstract（参考訳）: コヒーレントイメージングシステムでは、スペックルは信号依存ノイズであり、画像の外観を強く劣化させる。
異なる波長、解像度、入射率、偏光の異なるセンサーから大量のSARデータが取得されている。
我々は、非局所フィルタリング戦略を時間領域に拡張し、よく登録されたマルチ時間SAR画像を利用するパッチベースの適応時間フィルタ(PATF)を提案する。
パッチベース一般化確率比試験を処理し、マルチテンポラルデノナイジング結果に対する変化対象の影響を抑制する。
そして、類似性は指数関数で対応する重みに変換される。
認知値は時間重み付き平均で計算される。
空間適応型denoising法は、時系列が制限された場合のパッチベースの重み付き時間平均画像を改善することができる。
時間列が十分に大きい場合には、空間適応型 denoising ステップが任意となる。
参照画像がない場合,ノイズ像と雑音像の比画像を調べるためにパッチベースの自己共分散残差評価法を提案し,残りの構造的内容を求める。
自動的に処理でき、均質な領域の教師あり選択に依存しない。
また、全画像のグローバルスコアも提供する。
その結果,提案手法の有効性と残留評価法の有用性が示唆された。
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