Фильтрация спекл-шума (Image Analyst)—ArcGIS Pro

Доступно с лицензией Image Analyst.

Краткая информация

Корректирует спекл-шум во входных данных радиолокатора с синтезированной апертурой (SAR), который является высокочастотным шумом, напоминающий эффект "соль и перец".

Фильтрация спекл-шума удаляет шум, сохраняя края или четкие объекты на снимке SAR. Доступны фильтры Lee, Enhanced Lee, Refined Lee, Frost, Kuan и Gamma MAP.

Использование

Удаление шума из изображений SAR улучшает дешифрирование и результаты классификации.
Список литературы о параметре Типа фильтра
1. J.-S. Lee. "Digital Image Enhancement and Noise Filtering by Use of Local Statistics." IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. PAMI-2, no. 2, pp. 165-168, March 1980, doi: 10.1109/TPAMI.1980.4766994.
2. A. Lopes, R. Touzi and E. Nezry. "Adaptive speckle filters and scene heterogeneity." IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 28, no. 6, pp. 992-1000, Nov. 1990, doi: 10.1109/36.62623.
3. J.-S. Lee and E. Pottier. "Polarimetric radar imaging: from basics to applications." CRC press, Dec. 2017.
4. V. S. Frost, J. A. Stiles, K. S. Shanmugan and 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, vol. PAMI-4, no. 2, pp. 157-166, March 1982, doi: 10.1109/TPAMI.1982.4767223.
5. D. T. Kuan, A. A. Sawchuk, T. C. Strand and P. Chavel. "Adaptive Noise Smoothing Filter for Images with Signal-Dependent Noise." IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. PAMI-7, no. 2, pp. 165-177, March 1985, doi: 10.1109/TPAMI.1985.4767641.
6. A. Lopes, E. Nezry, R. Touzi and 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, pp. 2409-2412, doi: 10.1109/IGARSS.1990.689026.

Параметры

Подпись	Описание	Тип данных
Входные радарные данные	Входные радарные данные.	Raster Dataset; Raster Layer
Выходные радарные данные	Радарные данные с удаленным спекл-шумом.	Raster Dataset
Каналы поляризации (Дополнительный)	Каналы поляризации, к которым применяется фильтр. По умолчанию выбран первый канал.	String
Тип фильтра (Дополнительный)	Определяет тип алгоритма сглаживания, или применяемый фильтр. Ли—Пространственный фильтр будет применен к каждому пикселу изображения для уменьшения спекл-шума. Эта опция фильтрует данные на основе локальной статистики, вычисленной в квадратном окне. Фильтр применяется для сглаживания данных с наличием спекл-шума, в которых есть аддитивный или множественный компонент. (Ссылка 1 в разделе Использование выше) Улучшенный Ли—Пространственный фильтр будет применен к каждому пикселу изображения для уменьшения спекл-шума. Эта опция представляет собой настроенный фильтр Ли. Этот фильтр используется для удаления шума, с сохранением при этом текстурной информации. (Ссылка 2 в разделе Использование выше) Настроенный Ли—Пространственный фильтр будет применен к выбранному пикселу на основании локальной статистики изображения уменьшения спекл-шума. Этот фильтр использует не квадратное окно фильтра для соответствия направлению ребер. Это применимо для удаления шума, с сохранением ребер. Это значение по умолчанию (Ссылка 3 в разделе Использование выше) Фрост—Для уменьшения спекл-шума применяется симметричный циркулярный фильтр с экспоненциальным затуханием, который использует локальную статистику в отдельных окнах фильтра. Это не влияет на объекты изображений на ребрах. Этот фильтр используется для удаления спекл-шума, с сохранением ребер. (Ссылка 4 в разделе Использование выше) Куан—Пространственный фильтр - фильтр Куана - будет применен к каждому пикселу изображения для уменьшения спекл-шума. Таким образом выполняется фильтрация данных на основе локальной статистики центрального пиксела, вычисленной с помощью соседних пикселов. Этот фильтр используется для удаления спекл-шума, с сохранением ребер. (Ссылка 5 в разделе Использование выше) Гамма карты—Байесовский анализ и фильтр гамма-распределения будет использован для уменьшения спекл-шума. Этот фильтр используется для удаления спекл-шума, с сохранением ребер. (Ссылка 6 в разделе Использование выше)	String
Размер фильтра (Дополнительный)	Указывает размер окна в пикселах, используемого для фильтрации шума: Этот параметр доступен только, если в качестве Типа фильтра выбран Ли, или Улучшенный Ли Фрост, Куан или Гамма карта. 3 x 3—Будет использован фильтр с окном 3 на 3. Это значение по умолчанию 5 x 5—Будет использован фильтр с окном 5 на 5. 7 x 7—Будет использован фильтр с окном 7 на 7. 9 x 9—Будет использован фильтр с окном 9 на 9. 11 x 11—Будет использован фильтр с окном 11 на 11.	String
Шумовая модель (Дополнительный)	Определяет тип шума, снижающий качество радарного изображения: Этот параметр доступен только, если в качестве Типа фильтра выбран Ли. Мультипликативный шум—Случайный шум сигнала, умноженный на относительный сигнал в течение захвата или трансмиссии снижает качество. Это значение по умолчанию Аддитивный шум—Случайный шум сигнала, добавленный к относительному сигналу в течение захвата или трансмиссии снижает качество. Аддитивный и мультипликативный шум—Сочетание обеих моделей шумов уменьшает качество.	String
Дисперсия шумов (Дополнительный)	Дисперсия шумов радарного изображения По умолчанию – 0,25. Этот параметр доступен только, если в качестве Типа фильтра выбран Ли, а в качестве Шумовой модели указан Аддитивный шум или Аддитивный и мультипликативный шум.	Double
Среднее значение аддитивного шума (Дополнительный)	Средний аддитивный шум Большее среднее значение шума приводит к меньшему сглаживанию, а меньшее среднее значение, соответственно вызывает большее сглаживание. По умолчанию значение равно 0. Этот параметр доступен только, если в качестве Типа фильтра выбран Ли, а в качестве Шумовой модели указан Аддитивный и мультипликативный шум.	Double
Среднее значение мультипликативного шума (Дополнительный)	Среднее значение мультипликативного шума Большее среднее значение шума приводит к меньшему сглаживанию, а меньшее среднее значение, соответственно вызывает большее сглаживание. Значение по умолчанию равно 1. Этот параметр доступен только, если в качестве Типа фильтра выбран Ли, а в качестве Шумовой модели указан Мультипликативный шум или Аддитивный и мультипликативный шум.	Double
Число выборок (Дополнительный)	Значение числа выборок изображения, которое определяет сглаживание изображения и оценивает дисперсию шумов. Меньшее значение приводит к большему сглаживанию, а большее значение более точно сохраняет изображения пространственных объектов. Значение по умолчанию равно 1. Этот параметр доступен только, если в качестве Типа фильтра установлен Улучшенный Ли, Куан или Гамма карта, или если параметр Тип фильтра установлен на Ли, а для Шумовой модели задано значение Мультипликативный.	Long
Коэффициент затухания (Дополнительный)	Экспоненциальный уровень затухания сглаживания, который будет применен. Значение затухания больше 1 лучше сохраняет границы, но с меньшим сглаживанием. Значение меньше 1 приводит к большему сглаживанию. Если указано значение 0, то результат будет такой же, как и при низкочастотном фильтре. Значение по умолчанию равно 1.	Long

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})

Имя	Описание	Тип данных
in_radar_data	Входные радарные данные.	Raster Dataset; Raster Layer
out_radar_data	Радарные данные с удаленным спекл-шумом.	Raster Dataset
polarization_bands [polarization_bands,...] (Дополнительный)	Каналы поляризации, к которым применяется фильтр. По умолчанию выбран первый канал.	String
filter_type (Дополнительный)	Определяет тип алгоритма сглаживания, или применяемый фильтр. LEE—Пространственный фильтр будет применен к каждому пикселу изображения для уменьшения спекл-шума. Эта опция фильтрует данные на основе локальной статистики, вычисленной в квадратном окне. Фильтр применяется для сглаживания данных с наличием спекл-шума, в которых есть аддитивный или множественный компонент. (Ссылка 1 в разделе Использование выше) ENHANCED_LEE—Пространственный фильтр будет применен к каждому пикселу изображения для уменьшения спекл-шума. Эта опция представляет собой настроенный фильтр Ли. Этот фильтр используется для удаления шума, с сохранением при этом текстурной информации. (Ссылка 2 в разделе Использование выше) REFINED_LEE—Пространственный фильтр будет применен к выбранному пикселу на основании локальной статистики изображения уменьшения спекл-шума. Этот фильтр использует не квадратное окно фильтра для соответствия направлению ребер. Это применимо для удаления шума, с сохранением ребер. Это значение по умолчанию (Ссылка 3 в разделе Использование выше) FROST—Для уменьшения спекл-шума применяется симметричный циркулярный фильтр с экспоненциальным затуханием, который использует локальную статистику в отдельных окнах фильтра. Это не влияет на объекты изображений на ребрах. Этот фильтр используется для удаления спекл-шума, с сохранением ребер. (Ссылка 4 в разделе Использование выше) KUAN—Пространственный фильтр - фильтр Куана - будет применен к каждому пикселу изображения для уменьшения спекл-шума. Таким образом выполняется фильтрация данных на основе локальной статистики центрального пиксела, вычисленной с помощью соседних пикселов. Этот фильтр используется для удаления спекл-шума, с сохранением ребер. (Ссылка 5 в разделе Использование выше) GAMMA_MAP—Байесовский анализ и фильтр гамма-распределения будет использован для уменьшения спекл-шума. Этот фильтр используется для удаления спекл-шума, с сохранением ребер. (Ссылка 6 в разделе Использование выше)	String
filter_size (Дополнительный)	Указывает размер окна в пикселах, используемого для фильтрации шума: 3x3—Будет использован фильтр с окном 3 на 3. Это значение по умолчанию 5x5—Будет использован фильтр с окном 5 на 5. 7x7—Будет использован фильтр с окном 7 на 7. 9x9—Будет использован фильтр с окном 9 на 9. 11x11—Будет использован фильтр с окном 11 на 11. Этот параметр доступен только, если в качестве filter_type выбран LEE, ENHANCED_LEE, FROST, KUAN или GAMMA_MAP.	String
noise_model (Дополнительный)	Этот параметр доступен только, если в качестве filter_type выбран LEE.	String
noise_variance (Дополнительный)	Дисперсия шумов радарного изображения По умолчанию – 0,25. Этот параметр доступен только, если в качестве filter_type выбран LEE, а в качестве параметра noise_model выбран ADDITIVE_NOISE или ADDITIVE_AND_MULTIPLICATIVE_NOISE.	Double
add_noise_mean (Дополнительный)	Средний аддитивный шум Большее среднее значение шума приводит к меньшему сглаживанию, а меньшее среднее значение, соответственно вызывает большее сглаживание. По умолчанию значение равно 0. Этот параметр доступен только, если в качестве filter_type выбран LEE, а в качестве параметра noise_model выбран ADDITIVE_NOISE или ADDITIVE_AND_MULTIPLICATIVE_NOISE.	Double
mult_noise_mean (Дополнительный)	Среднее значение мультипликативного шума Большее среднее значение шума приводит к меньшему сглаживанию, а меньшее среднее значение, соответственно вызывает большее сглаживание. Значение по умолчанию равно 1. Этот параметр доступен только, если в качестве filter_type выбран LEE, а в качестве параметра noise_model выбран MULTIPLICATIVE_NOISE или ADDITIVE_AND_MULTIPLICATIVE_NOISE.	Double
number_of_looks (Дополнительный)	Значение числа выборок изображения, которое определяет сглаживание изображения и оценивает дисперсию шумов. Меньшее значение приводит к большему сглаживанию, а большее значение более точно сохраняет изображения пространственных объектов. Значение по умолчанию равно 1. Этот параметр доступен только, если в качестве filter_type выбран ENHANCED_LEE, KUAN или GAMMA_MAP, или, в качестве параметра filter_type выбран LEE, а для noise_model установлен MULTIPLICATIVE_NOISE.	Long
damp_factor (Дополнительный)	Экспоненциальный уровень затухания сглаживания, который будет применен. Значение затухания больше 1 лучше сохраняет границы, но с меньшим сглаживанием. Значение меньше 1 приводит к большему сглаживанию. Если указано значение 0, то результат будет такой же, как и при низкочастотном фильтре. Значение по умолчанию равно 1.	Long

Пример кода

Despeckle, пример 1 (окно Python)

В этом примере удаляется спекл-шум из канала с перекрестной поляризацией с применением фильтра Настроенный Ли.

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, пример 2 (автономный скрипт)

# 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)

Параметры среды

Выравнивание ячеек, Размер ячейки, Сжатие, Текущая рабочая область, Экстент, Географические преобразования, NoData, Выходная система координат, Коэффициент параллельной обработки, Пирамидные слои, Статистика растра, Метод пересчета, Временная рабочая область, Растр привязки, Размер листа

Информация о лицензиях

Basic: Обязательно Image Analyst
Standard: Обязательно Image Analyst
Advanced: Обязательно Image Analyst

Связанные разделы

Отзыв по этому разделу?