FR2935077A1 - Procede pour compresser des donnees issues de signaux a forte dynamique et variance faible - Google Patents
Procede pour compresser des donnees issues de signaux a forte dynamique et variance faible Download PDFInfo
- Publication number
- FR2935077A1 FR2935077A1 FR0804603A FR0804603A FR2935077A1 FR 2935077 A1 FR2935077 A1 FR 2935077A1 FR 0804603 A FR0804603 A FR 0804603A FR 0804603 A FR0804603 A FR 0804603A FR 2935077 A1 FR2935077 A1 FR 2935077A1
- Authority
- FR
- France
- Prior art keywords
- data
- bits
- quantifying
- function
- compressed
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 38
- 238000012886 linear function Methods 0.000 claims abstract description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 17
- 238000013139 quantization Methods 0.000 claims description 14
- 238000007906 compression Methods 0.000 claims description 10
- 230000006835 compression Effects 0.000 claims description 10
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 7
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 5
- 230000006837 decompression Effects 0.000 claims description 4
- 238000009827 uniform distribution Methods 0.000 claims description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 3
- 238000013144 data compression Methods 0.000 description 2
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 2
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 2
- 244000025254 Cannabis sativa Species 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000002059 diagnostic imaging Methods 0.000 description 1
- 230000004313 glare Effects 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 239000002689 soil Substances 0.000 description 1
- 230000007480 spreading Effects 0.000 description 1
- 238000011282 treatment Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
- H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
- H03M7/00—Conversion of a code where information is represented by a given sequence or number of digits to a code where the same, similar or subset of information is represented by a different sequence or number of digits
- H03M7/30—Compression; Expansion; Suppression of unnecessary data, e.g. redundancy reduction
- H03M7/50—Conversion to or from non-linear codes, e.g. companding
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
- G01S13/89—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
- G01S13/90—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging using synthetic aperture techniques, e.g. synthetic aperture radar [SAR] techniques
- G01S13/9021—SAR image post-processing techniques
- G01S13/9027—Pattern recognition for feature extraction
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
- G01S7/003—Transmission of data between radar, sonar or lidar systems and remote stations
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Nonlinear Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
Abstract
Procédé pour compresser des signaux à forte dynamique d'amplitude et faible variance quantifiés sur un nombre N bits, caractérisé en ce qu'il comporte au moins les étapes suivantes : une première étape où l'on applique auxdites données quantifiées une fonction non-linéaire, chaque donnée étant ainsi compressée ; une deuxième étape de quantification desdites données compressées sur un nombre k de bits avec k inférieur à N; une troisième étape de transmission des données à une quatrième de dé-quantification des données en utilisant la valeur k; puis une cinquième étape au cours de laquelle la transformée inverse de la fonction non linéaire est appliquée afin de retrouver les données initiales. Utilisation du procédé pour des données images SAR
Description
PROCEDE POUR COMPRESSER DES DONNEES ISSUES DE SIGNAUX A FORTE DYNAMIQUE ET VARIANCE FAIBLE
L'objet de la présente invention concerne un procédé de compression de 5 données pour des signaux à forte dynamique ou encore des signaux à forte dynamique et variance faible. Sous l'expression signaux à forte dynamique et variance faible , il faut entendre des signaux pour lesquels d'un point de vue statistique, le signal suit une distribution de faible variance avec des échantillons de forte valeur 10 (amplitude). Le procédé selon l'invention trouve ses applications dans le domaine des images radar à ouverture synthétique ou ROS (SAR pour l'abréviation anglo-saxonne Synthetic Aperture Radar ) qui est un système actif de télédétection qui délivre ses propres faisceaux d'ondes électromagnétiques 15 et capte les ondes rétrodiffusées par les éléments initialement illuminés par son faisceau d'ondes. Les données complexes mono-vue (ou SLC abrégé anglo-saxon de single look complex) issues du Radar ou le module de celles-ci sont utilisées pour différents types d'applications : la reconnaissance de terrain (sol, feuillage, édifices, ...), la détection et l'identification de zone 20 d'intérêt et l'estimation d'altitude. Elle est aussi applicable dans le domaine des radars à ouverture réelle, des données radar à ouverture synthétique inverse, des données sonar actif ou encore dans certains types d'imagerie médicale. De manière plus générale, le procédé selon l'invention concerne toutes les applications qui nécessitent 25 un nombre de bits par échantillon élevé.
A l'heure où des capteurs SAR opérationnels se multiplient (satellites, drones, ...) se pose l'inéluctable question de la compression de ces données. A l'heure actuelle, ce besoin devient notamment crucial avec l'apparition 30 prochaine de systèmes opérationnels à résolution largement sub-métrique, conduisant à des volumes de données considérables.
En fonction des éléments illuminés par le faisceau, les ondes rétro-diffusées vont se comporter différemment. Par exemple, une zone d'herbes ou de forêt va avoir tendance à absorber l'onde et à ne rétro-diffuser qu'une faible amplitude du faisceau. A l'inverse, une zone métallique rétrodiffusera quasiment complètement le faisceau créant ainsi un phénomène de forte amplitude et d'éblouissement nommé chatoiement ou en anglo-saxon speckle se propageant spatialement sur les données à proximité. Pour ce type d'application, la dynamique des données est alo's élevée, généralement plus de 16 bits de précisions par échantillons sont utilisés, et il se pose alors le problème de la réalisation de systèmes ernbarqués traitant des dynamiques élevées. Différents procédés et systèmes utilisent la transformée gamma ou d'autres transformées non-linéaires principalement dans le domaine de l'image optique comme indiqué dans les demandes de brevet US 20070052863, US 2008 00118800, US 20070273776. Une autre manière de procéder, telle que décrite dans le brevet FR 2658676, propose une méthode de quantification non-uniforme utilisant de manière sous-jacente une transformée non linéaire qui s'applique au dispositif du codage de son et de la parole. Cette méthode suppose en effet que le signal à comprimer suit une loi de statistique de type Laplacien. Les procédés et systèmes proposés par l'art antérieur ne permettent pas d'obtenir une compression de données adaptée dans le cas où le signal présente une forte dynamique ou une forte dynamique à variance faible. Ils ne sont pas non plus adaptés aux problématiques de données SAR, à savoir une densité de probabilité gaussienne pour le cas de données complexes ou de Rayleigh pour le cas de données en amplitude, et la prise en compte de valeurs de très forte amplitude. Dans la suite de la description l'expression forte dynamique et variance faible vise des signaux ayant un facteur de crête (rapport entre le module 30 de la valeur maximale et l'écart-type du signal) supérieure à 12 dB.
L'objet de la présente invention s'applique sur des données qui ont été numérisés sur un nombre N de bits et l'un des objectifs est d'appliquer une transformation non-linéaire sur l'ensemble de ces données numérisées pour pouvoir les quantifier sur un nombre k de bits avec k inférieur à N.
L'invention concerne un procédé pour compresser des signaux à forte dynamique d'amplitude et faible variance quantifiés sur un nombre N bits, caractérisé en ce qu'il comporte au moins les étapes suivantes : • une première étape où l'on applique auxdites données quantifiées une fonction non-linéaire, chaque donnée étant ainsi compressée ; • une deuxième étape de quantification desdites données compressées sur un nombre k de bits avec k inférieur à N ; • une troisième étape de transmission des données à une quatrième de dé-quantification des données en utilisant la valeur k ; • puis une cinquième étape au cours de laquelle la transformée inverse de la fonction non linéaire est appliquée afin de retrouver les données initiales. Le procédé peut comporter une étape de traitement ou de compression avant la transmission des données et une étape de traitement ou de 20 décompression après l'étape de transmission. La fonction non linéaire utilisée est, par exemple, choisie parmi la liste des fonctions suivantes : la fonction gamma, une fonction de type logarithmique, une fonction de type polynomial. Une combinaison d'une ou de plusieurs de ces fonctions non-linéaires peut être mise en oeuvre. 25 Les données traitées par le procédé selon l'invention sont des images issues d'un radar SAR, les données se présentent sous une forme statistique où les parties réelles et imaginaires suivent une distribution de loi gaussienne.
Selon un autre mode de réalisation, les données sont des images issues 30 d'un radar SAR, les données se présentent sous une forme statistique où le module des images suit une distribution de Rayleigh et la phase associée
suit une distribution uniforme sur [0, 2u]. Dans ce cas, la fonction non linéaire ne sera appliquée que sur la composante module du signal. L'étape de quantification sur N bits est, par exemple, une quantification sur 32 bits en virgule flottante.
L'étape de compression utilise, par exemple, une compression entropique ou un compresseur image de type JPEG. Le procédé selon l'invention s'applique, par exemple, à des signaux issus d'un sonar actif ou d'un radar à ouverture réelle. Il peut aussi être mis en oeuvre sur des signaux issus d'appareils de mesure 10 médicaux.
D'autres caractéristiques et avantages de la présente invention apparaîtront mieux à la lecture d'un exemple non limitatif de réalisation en se référant aux figures qui représentent : 15 • Les figures 1A et 1B une représentation d'histogramme des deux composantes cartésienne : partie réelle et partie imaginaire d'une image SAR, • Les figures 2A et 2B un histogramme des deux composantes polaires des données SAR, respectivement pour le module et pour la phase, 20 • La figure 3 un exemple de fonction non linéaire, • La figure 4 un synoptique des étapes du procédé selon l'invention, et • La figure 5 un synoptique d'une variante de la figure 4.
Afin de mieux faire comprendre le principe du procédé selon l'invention, 25 l'exemple est donné à titre indicatif pour une image SAR. Le procédé selon l'invention comporte l'application aux données constituant une image SAR d'une quantification adaptée en utilisant une transformée non linéaire. Un radar SAR comporte un émetteur pour émettre une onde électromagnétique en direction, par exemple, d'une zone à étudier. Après 30 réflexion des ondes sur un ou plusieurs objets de la zone, le radar SAR reçoit l'onde réfléchie au niveau d'un récepteur adapté à traiter les signaux reçus.
L'un des premiers traitements consiste à numériser le signal reçu afin d'établir une image. C'est sur cette image représentée par un ensemble de données numérisées et stockées dans une mémoire du récepteur que les étapes du procédé selon l'invention vont être exécutées.
Les étapes qui vont être décrites par la suite peuvent aussi s'appliquer sur des données numérisées ne représentant pas une image. Les images SAR peuvent être de deux types, soit de nature complexe au sens mathématique du terme (nommées images SLC), soit mono-composante (image représentant le module des données SLC). Pour traiter ce type d'images, deux méthodes sont envisageables : soit on traite la partie réelle et la partie imaginaire, soit le module et la phase sont traités. Les figures 1A et 1B représentent les histogrammes des parties réelles et imaginaires des données complexes qui suivent une distribution de loi gaussienne. En outre ces parties sont décorrélées et donc indépendantes comme on peut le voir sur ces figures. Les figures 2A et 2B sont la représentation des mêmes données SLC en coordonnées polaire. Le module des images SLC suit une distribution de Rayleigh et la phase cp associée sut une distribution uniforme sur [0, 2u]. La figure 3 représente un exemple de fonction non-linéaire u=f(x) où l'axe des abscisses correspondant au pas de quantification pour laquelle on remarque que les pas de quantification Aqi sont plus larges pour les fortes valeurs de x et plus étroites pour les faibles valeurs de x. La figure 4 est un synoptique des étapes mises en oeuvre au cours du procédé selon l'invention. Ces différentes étapes sont exécutées au sein du récepteur SAR après établissement de l'image par des moyens connus de l'Homme du métier et qui ne seront pas détaillés. Les données SAR sont codées sur N bits en virgule fixe ou en virgule flottante et sont transformées de manière non linéaire en appliquant une transformée non linéaire 101 afin que les données soient codées sur N' bits avec N' supérieur ou à égal à N. Les données codées sont ensuite
quantifiées 102 sur k bits avec k inférieur à N en virgule fixe, ce qui permet de diminuer le débit des données SAR avant d'être transmises 103. En général, les données SAR ont une précision en virgule flottante sur 32 bits et le nombre de bits (k) sur lequel ce signal est requantifié après transformée est inférieur ou égal à 32 bits en virgule fixe. Les données représentatives de l'image SAR issues de la deuxième étape de quantification sont ensuite transmises à un dispositif d'analyse. Au niveau de ce dispositif d'analyse, les données sont dé-quantifiées en utilisant comme paramètre la valeur k 104, l'étape suivante consiste à appliquer une transformée non linéaire inverse de celle utilisée lors de l'étape 101 pour récupérer la précision du N bits et la même dynamique ou une dynamique sensiblement identique et récupérer les données dé-quantifiées associées à l'image. Le procédé en fonction des statistiques des données SAR applique une transformation non linéaire qui peut être une des transformées choisies dans la liste suivante : fonction logarithmique, fonction polynomiale, fonction continue ou discontinue, etc. sur celles-ci afin d'obtenir une nouvelle statistique mieux adaptée pour une étape de quantification et/ou de compression des données. Les données SAR ont en général une densité de probabilité qui suit une loi de Rayleigh pour sa compcsante module, soit une loi gaussienne pour sa partie réelle et imaginaire. Pour adapter une quantification scalaire à ce type particulier de statistique, selon un mode réalisation, la transformée non linéaire est une transformée de type gamma en prétraitement avant cette quantification.
La transformée gamma est du type f(x)=A.x(li9amma> où A est un coefficient de proportionnalité permettant de s'adapter à la dynamique du signal. La valeur de gamma est choisie en fonction de la statistique que présentent les données. Cette transformée permet notamment de compresser les amplitudes des données en représentant le signal différemment et en rehaussant artificiellement les faibles valeurs des données avant quantification. Pour le décodage, le procédé utilise une transformée inverse g(x)=xgamma/A, après décompression pour récupérer la résolution originale. Cette transformée non-linéaire permet donc d'obtenir une meilleure précision sur la quasi-totalité des échantillons.
D'autres lois de transformation non-linéaires peuvent être utilisées, telles que : • Les lois de type logarithmique. Dans ce cas. la transformée est du type f(x)=a.ln(Rx+b). Cette transformée permet également de compresser les amplitudes en représentant le signal différemment en rehaussant artificiellement les faibles valeurs avant quantification.
Pour le décodage, il suffit alors d'utiliser la transformée inverse g(x)=exp((X/a)-b)/(3
• Les lois de type polynomial. Dans ce cas, la transformée est du type i=N f(x) = I a; .xe r=o
Les différentes valeurs des paramètres N, a;, permettent une grande flexibilité pour adapter les statistiques des données avant quantification. Ces paramètres induisent en partie la complexité de la fonction inverse à calculer. Ces lois sont appliquées seules ou en les combinant.
La figure 5 représente une variante de réalisation de la figure 4 qui comporte en plus des éléments de la figure 4, une étape de traitement 203 avant la transmission des données pour analyse et une étape de traitement 204 après la transmission des données. Ces traitements peuvent être une étape de compression, et une étape de décompression nécessitant un nombre de bits limités avec k<N en virgule fixe.
Le procédé selon l'invention présente notamment les avantages suivants :
Il permet une meilleure précision sur les faibles valeurs lors de la quantification, ce qui permet une meilleure discrimination des zones d'intérêts. Elle permet, de plus d'utiliser d'autres applications standards comme la compression dont la dynamique d'entrée maximale est limitée.30
Claims (1)
- REVENDICATIONS1 û Procédé pour compresser des signaux à forte dynamique d'amplitude et faible variance quantifiés sur un nombre N bits, caractérisé en ce qu'il 5 comporte au moins les étapes suivantes : • une première étape où l'on applique auxdites données quantifiées une fonction non-linéaire, chaque donnée étant ainsi compressée ; • une deuxième étape de quantification desdites données compressées sur un nombre k de bits avec k inférieur à N; 10 • une troisième étape de transmission des données à une quatrième de dé-quantification des données en utilisant la valeur k; • puis une cinquième étape au cours de laquelle la transformée inverse de la fonction non linéaire est appliquée afin de retrouver les données initiales. 15 2 û Procédé selon la revendication 1 caractérisé en ce qu'il comporte une étape de compression avant la transmission des données et une étape de décompression après l'étape de transmission. 20 3 û Procédé selon l'une des revendications 1 ou 2 caractérisé en ce que la fonction non linéaire utilisée est choisie parmi la liste des fonctions suivantes : la fonction gamma, une fonction de type logarithmique, une fonction de type polynomial. 25 4 û Procédé selon la revendication 3 caractérisé en ce que le procédé utilise une combinaison de fonctions non linéaires. û Procédé selon l'une des revendications 1 à 3 caractérisé en ce que les données sont des images issues d'un radar SAR, les données se présentent 30 sous une forme statistique où les parties réelles et imaginaires suivent une distribution de loi gaussienne.6 ù Procédé selon l'une des revendications 1 à 3 caractérisé en ce que les données sont des images issues d'un radar SAR, les données se présentent sous une forme statistique où le module des images suit une distribution de Rayleigh et la phase associée suit une distribution uniforme sur [0, 2n]. 7 ù Procédé selon l'une des revendications 5 et 6 caractérisé en ce que l'étape de quantification sur N bits est une quantification sur 32 bits en virgule flottante. 8 ù Procédé selon la revendication 2 caractérisé en ce que l'étape de compression utilise une compression entropique ou un compresseur image de type JPEG. 15 9 ù Utilisation du procédé selon l'une des revendications 1 à 3 à des signaux issus d'un sonar actif ou d'un radar à ouverture réelle. ù Utilisation du procédé selon l'une des revendications 1 à 3 caractérisé en ce qu'il est appliqué sur des signaux issus d'appareils de mesure 20 médicaux. 10
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| FR0804603A FR2935077B1 (fr) | 2008-08-14 | 2008-08-14 | Procede pour compresser des donnees issues de signaux a forte dynamique et variance faible |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| FR0804603A FR2935077B1 (fr) | 2008-08-14 | 2008-08-14 | Procede pour compresser des donnees issues de signaux a forte dynamique et variance faible |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| FR2935077A1 true FR2935077A1 (fr) | 2010-02-19 |
| FR2935077B1 FR2935077B1 (fr) | 2013-08-16 |
Family
ID=40377120
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| FR0804603A Active FR2935077B1 (fr) | 2008-08-14 | 2008-08-14 | Procede pour compresser des donnees issues de signaux a forte dynamique et variance faible |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| FR (1) | FR2935077B1 (fr) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20120019410A1 (en) * | 2009-07-08 | 2012-01-26 | Politecnico Di Milano | Process for filtering interferograms obtained from sar images acquired on the same area |
| RU2450287C1 (ru) * | 2011-02-15 | 2012-05-10 | Андрей Владимирович Симонов | Способ нелинейной радиолокации |
| RU2474840C2 (ru) * | 2011-01-31 | 2013-02-10 | Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Калининградский пограничный институт Федеральной службы безопасности Российской Федерации" | Нелинейный радиолокатор с целеуказателем |
| RU2474839C1 (ru) * | 2011-07-07 | 2013-02-10 | Открытое акционерное общество "Федеральный научно-производственный центр "Нижегородский научно-исследовательский институт радиотехники" | Способ и устройство нелинейной радиолокации |
| RU2499277C1 (ru) * | 2012-07-30 | 2013-11-20 | Федеральное государственное казенное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Калининградский пограничный институт Федеральной службы безопасности Российской Федерации" | Импульсный нелинейный радиолокатор |
| RU2505838C1 (ru) * | 2012-07-31 | 2014-01-27 | Виктор Михайлович Петров | Способ радиолокации объектов с радиопоглощающим покрытием |
| WO2016041204A1 (fr) | 2014-09-19 | 2016-03-24 | Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) | Procédés de compression et de décompression de données iq, et dispositifs associés |
| US20220159097A1 (en) * | 2020-11-19 | 2022-05-19 | Steradian Semiconductors Private Limited | System, Device and Method for Data Compression in a Radar System |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5930077A (ja) * | 1982-08-13 | 1984-02-17 | Nec Corp | 合成開口レ−ダ装置 |
| US6353686B1 (en) * | 1998-11-04 | 2002-03-05 | Sharp Laboratories Of America, Inc. | Method for non-uniform quantization in a resolution hierarchy by transmission of break points of a nonlinearity |
| EP1289152A1 (fr) * | 2000-06-06 | 2003-03-05 | Sakai, Yasue | Procede et appareil de compression, procede et appareil d'expansion, systeme de compression expansion |
-
2008
- 2008-08-14 FR FR0804603A patent/FR2935077B1/fr active Active
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5930077A (ja) * | 1982-08-13 | 1984-02-17 | Nec Corp | 合成開口レ−ダ装置 |
| US6353686B1 (en) * | 1998-11-04 | 2002-03-05 | Sharp Laboratories Of America, Inc. | Method for non-uniform quantization in a resolution hierarchy by transmission of break points of a nonlinearity |
| EP1289152A1 (fr) * | 2000-06-06 | 2003-03-05 | Sakai, Yasue | Procede et appareil de compression, procede et appareil d'expansion, systeme de compression expansion |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| ALISON E. SHORTT, THOMAS J. NAUGHTON, BAHRAM JAVIDI: "Nonuniform quantization compression techniques for digital holograms of three-dimensional objects", PROCEEDING OF SPIE: OPTICAL INFORMATION SYSTEMS II, vol. 5557, 4 August 2004 (2004-08-04), Bellingham, WA, pages 30 - 41, XP002519237 * |
| C.TANNOUS: "Non-linear quantization for arbitrary distributions and applications to Medical Image Processing", ARXIV.ORG: PHYSICS - MEDICAL PHYSICS, 14 November 2002 (2002-11-14), XP002519238, Retrieved from the Internet <URL:http://arxiv.org/abs/physics/0211064> [retrieved on 20090309] * |
Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20120019410A1 (en) * | 2009-07-08 | 2012-01-26 | Politecnico Di Milano | Process for filtering interferograms obtained from sar images acquired on the same area |
| US8711029B2 (en) * | 2009-07-08 | 2014-04-29 | Tele-Rilevamento Europa- T.R.E. S.R.L. | Process for filtering interferograms obtained from SAR images acquired on the same area |
| RU2474840C2 (ru) * | 2011-01-31 | 2013-02-10 | Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Калининградский пограничный институт Федеральной службы безопасности Российской Федерации" | Нелинейный радиолокатор с целеуказателем |
| RU2450287C1 (ru) * | 2011-02-15 | 2012-05-10 | Андрей Владимирович Симонов | Способ нелинейной радиолокации |
| RU2474839C1 (ru) * | 2011-07-07 | 2013-02-10 | Открытое акционерное общество "Федеральный научно-производственный центр "Нижегородский научно-исследовательский институт радиотехники" | Способ и устройство нелинейной радиолокации |
| RU2499277C1 (ru) * | 2012-07-30 | 2013-11-20 | Федеральное государственное казенное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Калининградский пограничный институт Федеральной службы безопасности Российской Федерации" | Импульсный нелинейный радиолокатор |
| RU2505838C1 (ru) * | 2012-07-31 | 2014-01-27 | Виктор Михайлович Петров | Способ радиолокации объектов с радиопоглощающим покрытием |
| WO2016041204A1 (fr) | 2014-09-19 | 2016-03-24 | Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) | Procédés de compression et de décompression de données iq, et dispositifs associés |
| EP3195507A4 (fr) * | 2014-09-19 | 2018-05-23 | Telefonaktiebolaget LM Ericsson (publ) | Procédés de compression et de décompression de données iq, et dispositifs associés |
| US10230394B2 (en) | 2014-09-19 | 2019-03-12 | Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) | Methods for compressing and decompressing IQ data, and associated devices |
| US20220159097A1 (en) * | 2020-11-19 | 2022-05-19 | Steradian Semiconductors Private Limited | System, Device and Method for Data Compression in a Radar System |
| US11949763B2 (en) * | 2020-11-19 | 2024-04-02 | Steradian Semiconductors Private Limited | System, device and method for data compression in a radar system |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| FR2935077B1 (fr) | 2013-08-16 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| FR2935077A1 (fr) | Procede pour compresser des donnees issues de signaux a forte dynamique et variance faible | |
| Singh et al. | Analysis and effects of speckle noise in SAR images | |
| US8437568B2 (en) | Automated underwater image restoration via denoised deconvolution | |
| EP0473476A1 (fr) | Procédé et dispositif de localisation en temps réel de contours rectilignes dans une image numérisée, notamment pour la reconnaissance de formes dans un traitement d'analyse de scène | |
| EP3411801A1 (fr) | Procédé et dispositif de reconstruction d'un signal utile à partir d'un signal acquis bruité | |
| US12045959B2 (en) | Spatial metrics for denoising depth image data | |
| Kamble et al. | Noise estimation and quality assessment of Gaussian noise corrupted images | |
| FR2817973A1 (fr) | Methode de detection et de positionnement d'objets basee sur deux etapes de formation numerique de faisceaux d'un reseau phase de capteurs | |
| EP4254007A1 (fr) | Procede de detection de structures longitudinales enterrees au moyen d'un radar a penetration de sol | |
| Adeoluwa et al. | Evaluation of laser image enhancement and restoration for underwater object recognition | |
| FR3024539A1 (fr) | Procede d'estimation de la distance d'un objet a un systeme d'imagerie | |
| FR3050537B1 (fr) | Principe de post-traitement de signaux radars a faible puissance d'emission | |
| EP3459177B1 (fr) | Procédé de traitement d'un signal formé d'une séquence d'impulsions | |
| FR3038391B1 (fr) | Procede et dispositif de traitement d'un signal spectral | |
| Kamath et al. | Despeckling of SAR images using shrinkage of two-dimensional discrete orthonormal S-transform | |
| FR3105823A1 (fr) | Procédé et système d’estimation d’une grandeur représentative de l’énergie sonore | |
| EP4166931B1 (fr) | Méthode de cartographie multi-espèces d'une zone à partir de données spectrales | |
| EP1371958A1 (fr) | Procédé et dispositif d'extraction de signature spectrale d'une cible ponctuelle | |
| EP4083659B1 (fr) | Dispositif et procédé de traitement du signal issus d'un ensemble de transducteurs ultrasonores | |
| FR3143118A1 (fr) | Procédé de mesure de qualité optique | |
| Astola et al. | DIGITAL IMAGE RECONSTRUCTION BY USING ROW PRE− DISTORTION AND THIRD− ORDER MOMENT FUNCTION ESTIMATION | |
| WO2021260315A1 (fr) | Procédé de traitement d'un signal de radionavigation issu d'un satellite | |
| FR3117246A1 (fr) | Procédé et dispositif pour générer un nuage 3D optimisé de points d'un objet longiforme à partir d'images générées par un radar à synthèse d'ouverture multivoies. | |
| EP4202772A1 (fr) | Procédé de mise au point d'un dispositif de classification, procédé et système associés | |
| FR3120948A1 (fr) | Dispositif et procédé de traitement de signal et support de stockage lisible par ordinateur |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PLFP | Fee payment |
Year of fee payment: 9 |
|
| PLFP | Fee payment |
Year of fee payment: 10 |
|
| PLFP | Fee payment |
Year of fee payment: 11 |
|
| PLFP | Fee payment |
Year of fee payment: 12 |
|
| PLFP | Fee payment |
Year of fee payment: 13 |
|
| PLFP | Fee payment |
Year of fee payment: 14 |
|
| PLFP | Fee payment |
Year of fee payment: 15 |
|
| PLFP | Fee payment |
Year of fee payment: 16 |
|
| PLFP | Fee payment |
Year of fee payment: 17 |