Tác giả

Doãn Hà Phong 1* , Trần Đăng Hùng 1 , Doãn Trần Anh 1 , Nguyễn Văn Hà 1 , Giang Hoàng Hiệp 1

Đơn vị công tác

1 Viện khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu; doanphong@gmail.com; danghung221991@gmail.com; dtanh2612@gmail.com; ha.dodac@imh.ac.vn; gianghiep111@gmail.com

*Tác giả liên hệ: doanhaphong@gmail.com; Tel.: +84–913212325            

Tóm tắt

Các nhiễu (Noise) trong ảnh SAR được hình thành do quá trình tán xạ ngược khác nhau từ các vật thể trên bề mặt trái đất. Điều này dẫn đến hình ảnh hay có nhiễu hạt, làm giảm khả năng xác định đối tượng từ hình ảnh radar. Do đó, lọc nhiễu đã được tiến hành để giảm nhiễu hay nâng cao chất lượng tín hiệu tán xạ ngược từ hình ảnh SAR. Nghiên cứu này nhằm mục đích đánh giá hiệu suất của các loại bộ lọc đốm khác nhau, đặc biệt khi được sử dụng để phát hiện sạt lở đất do mưa tại tỉnh Hòa Bình. Có 5 bộ lọc được sử dụng trong nghiên cứu này, tức là Frost, Gamma–MAP, Median, Mean và Refined Lee. Kết quả đã chứng minh bộ lọc Lee là bộ lọc tốt nhất để giữ lại và/ hoặc tăng cường tín hiệu tán xạ ngược trong dữ liệu Sentinel–1 được sử dụng trong mô hình đánh giá sạt lở đất.

Từ khóa

Lọc nhiễu; Sentinel 1; Hòa Bình; Sạt lở do mưa.

Trích dẫn bài báo

Phong, D.H.; Hùng, T.Đ.; Anh, D.T.; Hà, N.V.; Hiệp, G.H. Nâng cao chất lượng tín hiệu tán xạ ngược từ vệ tinh Sentinel 1 phát hiện sạt lở đất do mưa tại tỉnh Hòa Bình. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2022, 735, 74-83. 

Tài liệu tham khảo

1. Gifani, P.; Behnam, H.; Zahra Alizadeh Sani. Noise Reduction of Echocardiographic Images Based on Temporal Information. IEEE Trans. Ultrasonics, Ferroelectrics, Frequency Control 2014, 61(4), 620-630.

2. Synnevåg, J.F.; Nilsen, C.I.C.; Holm, S. (2007). [IEEE 2007 IEEE Ultrasonics Symposium Proceedings - New York, NY, USA (2007.10.28-2007.10.31). IEEE Ultrasonics Symposium Proceedings - P2B-13 Speckle Statistics in Adaptive Beamforming, 2007, 1545–1548. doi:10.1109/ultsym.2007.389.

3. Achim, A.; Bezerianos, A.; Tsakalides, P. Novel Bayesian Multiscale Method for Speckle Removal in Medical Ultrasound Images. IEEE Trans. Medical Imaging 2001, 20(8), 772–783. 

4. Wagner, R.; Smith, J.; Sandrik and Lopez, M. Statistics of Speckle in Ultrasound B–Scans. IEEE Trans. Sonics Ultrason. 1983, 30(3), 156–163.

5. Karabchevsky, S.; David, K.; Ben–Harush, O.; Hugo, G. FPGA–Based Adaptive Speckle Suppression Filter for Underwater Imaging Sonar. IEEE J. Oceanic Engg. 2011, 36(4), 646–657.

6. Sarode, M.; Prashant, R.; Deshmukh. Reduction of Speckle Noise and Image Enhancement of Images Using Filtering Technique. Int. J. Adv. Technol. 2011, 2(1), 30–38.

7. Garg, R.; Abhijeet Kumar, Er. Comparison of Various Noise Removals Using Bayesian Framework. Int. J. Modern Eng. Res. 2012, 2(1), 265–270.

8. Joel, T.; Sivakumar, R. Despeckling of Ultrasound Medical Images: A Survey. J. Image Graphics 2013,1(3), 161–165.

9. Christodouloul, C.I.;  Loizou, C.; Pattichis, C.S.; Pantziarisl, M.; Kyriakoul, E.; Pattichis, M.S.; Schizas, C.N.; Nicolaides, A. De–speckle Filtering in Ultrasound Imaging of the Carotid Artery. Proceedings of the Second Joint EMBSiBMES Conference Houston, TX, USA, 2002.

10. Olga, L.; Roel, H.; Aleksandra, P.; Yves, D. IEEE 2010 International Waterside Security Conference (WSS) - Carrara, Italy (2010.11.3-2010.11.5). 2010 International WaterSide Security Conference - Filtering speckle noise in SAS images to improve detection and identification of seafloor targets, 2010, 1–4. doi:10.1109/wssc.2010.5730259.

11. Courmontagne, P. IEEE IM2NP / ISEN–Toulon, France. Speckle noise reduction: a review Advances in Seafloor–Mapping Sonar. Dec. 1st, Brest.

12. Gonzalez, R.C.; Woods, R.E. Digital Image Processing, Addison–Wesley Inc, 2022.

13. Huang, T.; Yang, G.J. A Fast Two Dimensional Median Filtering Algorithm. IEEE Trans. Acoustics, Speech Signal Process. 1979, 27(1), 13–18.

14. Donoho, D. De–Noising by Soft–Thresholding. IEEE Trans. Inf. Theory 1995, 41(3), 613–627.

15. Yu, Y.; Acton, S.T. Speckle Reducing Anisotropic Diffusion. IEEE Trans. Image Process. 2002, 11, 1260–1270.

16. Lee, J. Digital Image Enhancement and Noise Filtering By Use Of Local Statistics. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 1980, 2(2), 165–168.

17. Kalaivani Narayanan, S.; Wahidabanu, R.S.D. A View on Despeckling in Ultrasound Imaging. Int. J. Signal Process Image Process. Pattern Recognit. 2009, 2(3), 85–98.

18. Huang, Y.; van Genderen, J.L. Evaluation of Several Speckle Filtering techniques for ERS–1&2 Imagery. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. 1996, XXXI, Part B2, 164–169. 

19. Nelson Mascarenhas, D.A. An Overview of Speckle noise filtering in SAR images. European Space agency. Provided by the NASA Astrophysics Data System. Signal Image Process. Int. J. 2015, 6(3), 71–79.

20. Garg, A.; Jyoti, G.; Sandeep, M.; Kavita, C.; Deepika. De–speckling of Medical Ultrasound Images using Wiener Filter and Wavelet Transform. Int. J. Electron. Comm. Technol. 2011, 2(3), 21–24.

21. R. Czerwinski.; Douglas L. Jones.; William D. O’Brien. Detection of Lines and Boundaries Speckle Images Application to Medical Ultrasound. IEEE Trans. Med. Imaging 1999, 18(2), 126–136.

22. Bala Prakash, K.; Venu Babu, R.; Venu Gopal, B. Image Independent Filter for Removal of Speckle Noise. Int. J. Comput. Sci. 2011, 8(5), 196–201.

23. Kaur, K.; Singh, B.; Kaur, M. Speckle Noise Reduction Using 2–D FFT In Ultrasound Images. Int. J. Adv. Eng. Technol. 2012, 4(2), 79–83.

24. Li, C. Two adaptive filters for speckle reduction in SAR imagery by using the variance ratio. Int. Gen. Remote Sens. 1988, 9(4), 641–653.

25. Zebker, H.A.; Rosen, P.A.; Hensley, S. Atmospheric effects in interferometric synthetic aperture Radar surface deformation and topographic maps. J. Geophys. Res.: Solid Earth 1997, 102(B4), 7547–7563.

26. Treece, G. The bitonic filter: Linear filtering in an edge-preserving morphological framework. IEEE Trans. Image Process. 2016, 25, 5199–5211.

27. Farbman, Z.; Fattal, R.; Lischinski, D.; Szeliski, R. Edge-preserving decomposition for multi-scale tone and detail manipulation. ACM Trans. Graph. 2008, 27(3), 1–10.

28. Zhu, L.; Fu, C.-W.; Brown, M.S.; Heng, P.-A. A non-local low-rank framework for ultrasound speckle reduction. Proceedings of the 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Honolulu, HI, USA, 21–26 July 2017, 493–501.

29. Ramos-Llordén, G.; Vegas-Sánchez-Ferrero, G.; Martin-Fernández, M.; Alberola-López, C.; Aja-Fernández, S. Anisotropic diffusion filter with memory based on speckle statistics for ultrasound images. IEEE Trans. Image Process. 2015, 24, 345–358.

30. Hyunho, C.; Jechang, J. Speckle noise reduction in ultrasound images using SRAD and guided filter. Proceedings of the International Workshop on Advanced Image Technology, Chiang Mai, Thailand, 7–9 January 2018, 1–4.

31. Dass, R. Speckle noise reduction of ultrasound images using BFO cascaded with wiener filter and discrete wavelet transform in homomorphic region. Procedia Comput. Sci. 2018, 132, 1543–1551.

32. Rajesh, M.R.; Mridula, S.; Mohanan, P. Speckle Noise Reduction in Images using Wiener Filtering and Adaptive Wavelet Thresholding. Proceedings of the 2016 IEEE Region 10 Conference (TENCON), Singapore, 22–25 November 2016, 2860–2863.