Despeckle (Image Analyst)

Mit der Image Analyst-Lizenz verfügbar.

Zusammenfassung

Korrigiert die SAR-Eingabedaten (Synthetic Aperture Radar) für Speckle, wobei es sich um das Hochfrequenzrauschen handelt, das einem "Salz und Pfeffer"-Effekt ähnelt.

Mit "Despeckle" wird Rauschen herausgefiltert, wobei Kanten und scharfe Features im SAR-Bild erhalten bleiben. Folgende Filter sind verfügbar: "Lee-Filter", "Erweiterter Lee-Filter", "Optimierter Lee-Filter", "Frost-Filter", "Kuan-Filter" und "Gamma MAP".

Verwendung

• Durch Anwenden des Werkzeugs "Despeckle" auf SAR-Bilddaten lassen sich Bildinterpretation und Klassifizierungsergebnisse verbessern.

• Quellenangaben zum Parameter Filtertyp

  1. J.-S. Lee. "Digital Image Enhancement and Noise Filtering by Use of Local Statistics." IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Bd. PAMI-2, Nr. 2, S. 165–168, März 1980, DOI: 10.1109/TPAMI.1980.4766994.
  2. A. Lopes, R. Touzi und E. Nezry. "Adaptive speckle filters and scene heterogeneity." IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Bd. 28, Nr. 6, S. 992–1000, Nov. 1990, DOI: 10.1109/36.62623.
  3. J.-S. Lee und E. Pottier. "Polarimetric radar imaging: from basics to applications." CRC Press, Dez. 2017.
  4. V. S. Frost, J. A. Stiles, K. S. Shanmugan und J. C. Holtzman. "A Model for Radar Images and Its Application to Adaptive Digital Filtering of Multiplicative Noise." IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Bd. PAMI-4, Nr. 2, S. 157–166, März 1982, DOI: 10.1109/TPAMI.1982.4767223.
  5. D. T. Kuan, A. A. Sawchuk, T. C. Strand und P. Chavel. "Adaptive Noise Smoothing Filter for Images with Signal-Dependent Noise." IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Bd. PAMI-7, Nr. 2, S. 165-177, März 1985, DOI: 10.1109/TPAMI.1985.4767641.
  6. A. Lopes, E. Nezry, R. Touzi und H. Laur. "Maximum A Posteriori Speckle Filtering And First Order Texture Models In Sar Images." 10th Annual International Symposium on Geoscience and Remote Sensing, 1990, S. 2409–2412, DOI: 10.1109/IGARSS.1990.689026.

Parameter

Dialogfeld

Beschriftung	Erläuterung	Datentyp
Eingaberadardaten	Die Eingaberadardaten.	Raster Dataset; Raster Layer
Ausgaberadardaten	Die Radardaten, auf die das Werkzeug "Despeckle" angewendet wurde.	Raster Dataset
Polarisierungsbänder (optional)	Die zu filterndenden Polarisierungsbänder. Der erste Band ist standardmäßig ausgewählt.	String
Typ (optional)	Gibt den Typ des Glättungsalgorithmus oder -filters an, der angewendet wird. Lee-Filter—Auf die einzelnen Pixel in einem Bild wird ein räumlicher Filter angewendet, um das Rauschen durch Speckle zu reduzieren. Mit dieser Option werden die Daten nach lokalen Statistiken gefiltert, die innerhalb eines quadratischen Fensters berechnet werden. Dieser Filter eignet sich zum Glätten von Daten mit Speckle und additiven oder multiplikativen Komponenten. (Referenz 1 im Abschnitt "Verwendung" weiter oben) Erweiterter Lee-Filter—Zur Reduzierung des Rauschens durch Speckle wird ein räumlicher Filter angewendet, bei dem die Bildschärfe und die Details eines Bildes erhalten bleiben. Bei dieser Option handelt es sich um eine optimierte Version des Lee-Filters. Dieser Filter eignet sich zum Reduzieren von Speckle unter Beibehaltung der Informationen zur Textur. (Referenz 2 im Abschnitt "Verwendung" weiter oben) Optimierter Lee-Filter—Auf ausgewählte Pixel wird ein räumlicher Filter angewendet, um das Rauschen durch Speckle basierend auf lokalen Statistiken zu reduzieren. Für diesen Filter wird ein nicht quadratisches Filterfenster verwendet, um die Richtung von Kanten anzupassen. Dieser Filter eignet sich zum Reduzieren von Speckle unter Beibehaltung von Kanten. Dies ist die Standardeinstellung. (Referenz 3 im Abschnitt "Verwendung" weiter oben) Frost-Filter—Zur Reduzierung des Rauschens durch Speckle wird ein exponentiell gedämpfter, kreisförmig-symmetrischer Filter, der lokale Statistiken in einzelnen Filterfenstern nutzt, angewendet. Dieser Filter hat keine Auswirkungen auf Bild-Features an den Kanten. Dieser Filter eignet sich zum Reduzieren von Speckle, während Kanten beibehalten werden. (Referenz 4 im Abschnitt "Verwendung" weiter oben) Kuan-Filter—Auf die einzelnen Pixel in einem Bild wird der Kuan-Filter, ein räumlicher Filter, angewendet, um das Rauschen durch Speckle zu reduzieren. Dadurch werden Daten nach lokalen Statistiken des zentrierten Pixelwertes gefiltert, der mit den benachbarten Pixeln berechnet wurde. Dieser Filter eignet sich zum Reduzieren von Speckle, während Kanten beibehalten werden. (Referenz 5 im Abschnitt "Verwendung" weiter oben) Gamma MAP—Zur Reduzierung des Rauschens durch Speckle wird eine Bayes'sche Analyse und ein Gamma-Verteilungsfilter angewendet. Dieser Filter eignet sich zum Reduzieren von Speckle, während Kanten beibehalten werden. (Referenz 6 im Abschnitt "Verwendung" weiter oben)	String
Filtergröße (optional)	Gibt die Größe des Pixelfensters an, das zum Filtern von Rauschen verwendet wird. Dieser Parameter ist nur gültig, wenn für den Parameter Filtertyp die Einstellung Lee-Filter, Erweiterter Lee-Filter, Frost-Filter, Kuan-Filter oder Gamma MAP ausgewählt wurde. 3 x 3—Es wird eine 3x3-Filtergröße verwendet. Dies ist die Standardeinstellung. 5 x 5—Es wird eine 5x5-Filtergröße verwendet. 7 x 7—Es wird eine 7x7-Filtergröße verwendet. 9 x 9—Es wird eine 9x9-Filtergröße verwendet. 11 x 11—Es wird eine 11x11-Filtergröße verwendet.	String
Rauschmodell (optional)	Gibt den Typ des Rauschens an, durch das die Qualität des Radarbildes beeinträchtigt wird. Dieser Parameter ist nur gültig, wenn für den Parameter Filtertyp die Einstellung Lee-Filter ausgewählt wurde. Multiplikatives Rauschen—Durch das Zufallssignalrauschen, das während der Erfassung oder Übertragung in das relevante Signal verstärkt wird, wird die Qualität beeinträchtigt. Dies ist die Standardeinstellung. Additives Rauschen—Durch das Zufallssignalrauschen, das während der Erfassung oder Übertragung zum relevanten Signal hinzukommt, wird die Qualität beeinträchtigt. Additives und multiplikatives Rauschen—Durch eine Kombination aus beiden Rauschmodellen wird die Qualität beeinträchtigt.	String
Rauschvarianz (optional)	Die Rauschvarianz des Radarbildes. Der Standardwert ist 0,25. Dieser Parameter ist nur gültig, wenn für den Parameter Filtertyp die Einstellung Lee-Filter und für den Parameter Rauschmodell die Einstellung Additives Rauschen oder Additives und multiplikatives Rauschen ausgewählt wurde.	Double
Additives Rauschen – Mittelwert (optional)	Der Mittelwert des additiven Rauschens. Ein größerer Rauschmittelwert erzeugt eine geringere Glättung, während ein kleinerer Wert zu einer umfassenderen Glättung führt. Der Standardwert ist 0. Dieser Parameter ist nur gültig, wenn für den Parameter Filtertyp die Einstellung Lee-Filter und für den Parameter Rauschmodell die Einstellung Additives und multiplikatives Rauschen ausgewählt wurde.	Double
Multiplikatives Rauschen – Mittelwert (optional)	Der Mittelwert des multiplikativen Rauschens. Ein größerer Rauschmittelwert erzeugt eine geringere Glättung, während ein kleinerer Wert zu einer umfassenderen Glättung führt. Der Standardwert ist 1. Dieser Parameter ist nur gültig, wenn für den Parameter Filtertyp die Einstellung Lee-Filter und für den Parameter Rauschmodell die Einstellung Multiplikatives Rauschen oder Additives und multiplikatives Rauschen ausgewählt wurde.	Double
Anzahl von Looks (optional)	Der Wert für die Anzahl von Looks des Bildes, wodurch die Bildglättung gesteuert und die Rauschvarianz geschätzt wird. Ein kleinerer Wert erzeugt eine stärkere Glättung, während bei einem größeren Wert mehr Bild-Features beibehalten werden. Der Standardwert ist 1. Dieser Parameter ist nur gültig, wenn für den Parameter Filtertyp die Einstellung Erweiterter Lee-Filter, Kuan-Filter oder Gamma MAP ausgewählt wurde oder wenn für den Parameter Filtertyp die Einstellung Lee-Filter und für den Parameter Rauschmodell die Einstellung Multiplikativ ausgewählt wurde.	Long
Dämpfungsfaktor (optional)	Die exponentielle Dämpfungsstufe der Glättung, die angewendet wird. Bei einem Dämpfungswert größer als 1 bleiben die Kanten besser erhalten, die Glättung ist jedoch geringer. Bei Werten kleiner als 1 wird eine bessere Glättung erzielt. Der Wert 0 führt zu ähnlichen Ergebnissen wie ein Tiefpass-Filter. Die Standardeinstellung ist 1.	Long

Python

Despeckle(in_radar_data, out_radar_data, {polarization_bands}, {filter_type}, {filter_size}, {noise_model}, {noise_variance}, {add_noise_mean}, {mult_noise_mean}, {number_of_looks}, {damp_factor})

Name	Erläuterung	Datentyp
in_radar_data	Die Eingaberadardaten.	Raster Dataset; Raster Layer
out_radar_data	Die Radardaten, auf die das Werkzeug "Despeckle" angewendet wurde.	Raster Dataset
polarization_bands [polarization_bands,...] (optional)	Die zu filterndenden Polarisierungsbänder. Der erste Band ist standardmäßig ausgewählt.	String
filter_type (optional)	Gibt den Typ des Glättungsalgorithmus oder -filters an, der angewendet wird. LEE—Auf die einzelnen Pixel in einem Bild wird ein räumlicher Filter angewendet, um das Rauschen durch Speckle zu reduzieren. Mit dieser Option werden die Daten nach lokalen Statistiken gefiltert, die innerhalb eines quadratischen Fensters berechnet werden. Dieser Filter eignet sich zum Glätten von Daten mit Speckle und additiven oder multiplikativen Komponenten. (Referenz 1 im Abschnitt "Verwendung" weiter oben) ENHANCED_LEE—Zur Reduzierung des Rauschens durch Speckle wird ein räumlicher Filter angewendet, bei dem die Bildschärfe und die Details eines Bildes erhalten bleiben. Bei dieser Option handelt es sich um eine optimierte Version des Lee-Filters. Dieser Filter eignet sich zum Reduzieren von Speckle unter Beibehaltung der Informationen zur Textur. (Referenz 2 im Abschnitt "Verwendung" weiter oben) REFINED_LEE—Auf ausgewählte Pixel wird ein räumlicher Filter angewendet, um das Rauschen durch Speckle basierend auf lokalen Statistiken zu reduzieren. Für diesen Filter wird ein nicht quadratisches Filterfenster verwendet, um die Richtung von Kanten anzupassen. Dieser Filter eignet sich zum Reduzieren von Speckle unter Beibehaltung von Kanten. Dies ist die Standardeinstellung. (Referenz 3 im Abschnitt "Verwendung" weiter oben) FROST—Zur Reduzierung des Rauschens durch Speckle wird ein exponentiell gedämpfter, kreisförmig-symmetrischer Filter, der lokale Statistiken in einzelnen Filterfenstern nutzt, angewendet. Dieser Filter hat keine Auswirkungen auf Bild-Features an den Kanten. Dieser Filter eignet sich zum Reduzieren von Speckle, während Kanten beibehalten werden. (Referenz 4 im Abschnitt "Verwendung" weiter oben) KUAN—Auf die einzelnen Pixel in einem Bild wird der Kuan-Filter, ein räumlicher Filter, angewendet, um das Rauschen durch Speckle zu reduzieren. Dadurch werden Daten nach lokalen Statistiken des zentrierten Pixelwertes gefiltert, der mit den benachbarten Pixeln berechnet wurde. Dieser Filter eignet sich zum Reduzieren von Speckle, während Kanten beibehalten werden. (Referenz 5 im Abschnitt "Verwendung" weiter oben) GAMMA_MAP—Zur Reduzierung des Rauschens durch Speckle wird eine Bayes'sche Analyse und ein Gamma-Verteilungsfilter angewendet. Dieser Filter eignet sich zum Reduzieren von Speckle, während Kanten beibehalten werden. (Referenz 6 im Abschnitt "Verwendung" weiter oben)	String
filter_size (optional)	Gibt die Größe des Pixelfensters an, das zum Filtern von Rauschen verwendet wird. 3x3—Es wird eine 3x3-Filtergröße verwendet. Dies ist die Standardeinstellung. 5x5—Es wird eine 5x5-Filtergröße verwendet. 7x7—Es wird eine 7x7-Filtergröße verwendet. 9x9—Es wird eine 9x9-Filtergröße verwendet. 11x11—Es wird eine 11x11-Filtergröße verwendet. Dieser Parameter ist nur gültig, wenn der Parameter filter_type auf LEE, ENHANCED_LEE, FROST, KUAN oder GAMMA_MAP festgelegt wurde.	String
noise_model (optional)	Dieser Parameter ist nur gültig, wenn der Parameter filter_type auf LEE festgelegt ist.	String
noise_variance (optional)	Die Rauschvarianz des Radarbildes. Der Standardwert ist 0,25. Dieser Parameter ist nur gültig, wenn für den Parameter filter_type die Einstellung LEE und für den Parameter noise_model die Einstellung ADDITIVE_NOISE oder ADDITIVE_AND_MULTIPLICATIVE_NOISE ausgewählt wurde.	Double
add_noise_mean (optional)	Der Mittelwert des additiven Rauschens. Ein größerer Rauschmittelwert erzeugt eine geringere Glättung, während ein kleinerer Wert zu einer umfassenderen Glättung führt. Der Standardwert ist 0. Dieser Parameter ist nur gültig, wenn für den Parameter filter_type die Einstellung LEE und für den Parameter noise_model die Einstellung ADDITIVE_NOISE oder ADDITIVE_AND_MULTIPLICATIVE_NOISE ausgewählt wurde.	Double
mult_noise_mean (optional)	Der Mittelwert des multiplikativen Rauschens. Ein größerer Rauschmittelwert erzeugt eine geringere Glättung, während ein kleinerer Wert zu einer umfassenderen Glättung führt. Der Standardwert ist 1. Dieser Parameter ist nur gültig, wenn für den Parameter filter_type die Einstellung LEE und für den Parameter noise_model die Einstellung MULTIPLICATIVE_NOISE oder ADDITIVE_AND_MULTIPLICATIVE_NOISE ausgewählt wurde.	Double
number_of_looks (optional)	Der Wert für die Anzahl von Looks des Bildes, wodurch die Bildglättung gesteuert und die Rauschvarianz geschätzt wird. Ein kleinerer Wert erzeugt eine stärkere Glättung, während bei einem größeren Wert mehr Bild-Features beibehalten werden. Der Standardwert ist 1. Dieser Parameter ist nur gültig, wenn für den Parameter filter_type die Einstellung ENHANCED_LEE, KUAN oder GAMMA_MAP ausgewählt wurde oder wenn für den Parameter filter_type die Einstellung LEE und für den Parameter noise_model die Einstellung MULTIPLICATIVE_NOISE ausgewählt wurde.	Long
damp_factor (optional)	Die exponentielle Dämpfungsstufe der Glättung, die angewendet wird. Bei einem Dämpfungswert größer als 1 bleiben die Kanten besser erhalten, die Glättung ist jedoch geringer. Bei Werten kleiner als 1 wird eine bessere Glättung erzielt. Der Wert 0 führt zu ähnlichen Ergebnissen wie ein Tiefpass-Filter. Die Standardeinstellung ist 1.	Long

Codebeispiel

Despeckle – Beispiel 1 (Python-Fenster)

In diesem Beispiel wird mit dem optimierten Lee-Filter auf das Kreuzpolarisierungsband "Despeckle" angewendet.

import arcpy
arcpy.env.workspace = "D:\Data\SAR\S1\20181014"
outRadar = arcpy.ia.Despeckle("IW_manifest_TNR_CalB0.crf", "VV;VH", "REFINED_LEE")
outRadar.save("IW_manifest_TNR_CalB0_Dspk.crf")

Despeckle – Beispiel 2 (eigenständiges Skript)

In diesem Beispiel wird mit dem optimierten Lee-Filter auf das Kreuzpolarisierungsband "Despeckle" angewendet.

# Import system modules and check out ArcGIS Image Analyst extension license
import arcpy
arcpy.CheckOutExtension("ImageAnalyst")
from arcpy.ia import *

# Set local variables
in_radar = "D:\Data\SAR\S1\20181014\manifest_TNR_CalB0.crf"
out_radar = "D:\Data\SAR\S1\20181014\manifest_TNR_CalB0_Dspk.crf" 
polarization = "VV;VH"
filter_type = "REFINED_LEE"

# Execute 
outRadar = arcpy.ia.Despeckle(in_radar, polarization, filter_type) 
outRadar.save(out_radar)

Umgebungen

Zellenausrichtung, Zellengröße, Komprimierung, Aktueller Workspace, Ausdehnung, Geographische Transformationen, NoData, Ausgabe-Koordinatensystem, Faktor für parallele Verarbeitung, Pyramide, Raster-Statistiken, Resampling-Methode, Scratch-Workspace, Fang-Raster, Kachelgröße

Lizenzinformationen

• Basic: Erfordert Image Analyst
• Standard: Erfordert Image Analyst
• Advanced: Erfordert Image Analyst