SAR Image Denoising using MMSE Techniques ... : تقليل ضجيج صورة SAR باستخدام تقنيات MMSE ...

• Main Authors: Mohamed Yahia, Tarig Ali
• Format: Text
• Language: English
• Published: OpenAlex 2023
• Subjects: Image Denoising Techniques and Algorithms; Computer Vision and Pattern Recognition; Computer Science; Physical Sciences; Multispectral and Hyperspectral Image Fusion; Media Technology; Engineering; Seismic Waveform Inversion in Geophysics; Geophysics; FOS Earth and related environmental sciences; Earth and Planetary Sciences; Image Denoising; Sparse Representations; Multispectral; Pansharpening; Synthetic aperture radar; Speckle noise; Computer science; Speckle pattern; Multiplicative noise; Remote sensing; Computer vision; Artificial intelligence; Filter signal processing; Noise reduction; Noise video; Geography; Image mathematics; Telecommunications; Signal transfer function; Transmission telecommunications; Analog signal; Sea ice
• Online Access: https://dx.doi.org/10.60692/xyv1q-mcc87; https://gresis.osc.int//doi/10.60692/xyv1q-mcc87

Synthetic aperture radar (SAR) provides many advantages over optical remote sensing, principally the all-weather and all-day acquisition capability. For this reason, SAR images have been exploited for many applications such as forestry, agriculture, disaster monitoring, sea/ice monitoring. However, the main limitation in SAR images is the contamination with the multiplicative speckle noise. The speckle damages the radiometric quality of SAR images and contracts the performance of information extraction techniques. Many methods have been proposed in the literature to reduce speckle noise. These methods, however, must avoid degrading the useful information in the SAR images, such as textures, local mean of backscatter, and point targets. The minimum mean square error (MMSE) techniques have been largely applied in SAR image speckle denoising. The objective of this chapter is to review and give new insights into the MMSE denoising of SAR images. In particular, the performances of three MMSE-based techniques ... : يوفر رادار الفتحة الاصطناعية (SAR) العديد من المزايا مقارنة بالاستشعار البصري عن بعد، ولا سيما القدرة على الاكتساب في جميع الأحوال الجوية وطوال اليوم. لهذا السبب، تم استغلال صور البحث والإنقاذ للعديد من التطبيقات مثل الحراجة والزراعة ورصد الكوارث ورصد البحر/الجليد. ومع ذلك، فإن القيد الرئيسي في صور البحث والإنقاذ هو التلوث بضوضاء البقع المضاعفة. تلحق البقعة الضرر بالجودة الإشعاعية لصور البحث والإنقاذ وتتعاقد على أداء تقنيات استخراج المعلومات. تم اقتراح العديد من الطرق في الأدبيات للحد من ضوضاء البقع. ومع ذلك، يجب أن تتجنب هذه الطرق تحطيم المعلومات المفيدة في صور البحث والإنقاذ، مثل القوام، والمتوسط المحلي للتشتت العكسي، وأهداف النقاط. تم تطبيق تقنيات الحد الأدنى لمتوسط الخطأ التربيعي (MMSE) إلى حد كبير في إزالة ضجيج بقع صورة SAR. الهدف من هذا الفصل هو مراجعة وإعطاء رؤى جديدة حول تحديد MMSE لصور SAR. على وجه الخصوص، تتم دراسة أداء ثلاث تقنيات قائمة على MMSE وهي مرشح LEE SIGMA المطبق بشكل شائع ومرشح MMSE التكراري (IMMSE) الذي تم إدخاله حديثًا، والعدد اللانهائي من مرشح التنبؤ النظرات (INLP). ...