JP2953914B2 - 合成開口レーダ画像ノイズ除去方式 - Google Patents

合成開口レーダ画像ノイズ除去方式

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JP2953914B2
JP2953914B2 JP5174544A JP17454493A JP2953914B2 JP 2953914 B2 JP2953914 B2 JP 2953914B2 JP 5174544 A JP5174544 A JP 5174544A JP 17454493 A JP17454493 A JP 17454493A JP 2953914 B2 JP2953914 B2 JP 2953914B2
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【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は合成開口レーダ（ＳＡ
Ｒ：Ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ ＡｐｅｒｔｕｒｅＲａｄａ
ｒ）画像ノイズ除去方式に関し、特に輝線ノイズを除去
する合成開口レーダ画像ノイズ除去方式に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、ＳＡＲ画像の輝線ノイズ除去の処
理は、その第１の例の処理フローの図６に示すように、
再生前のデータに対してノイズ原因の除去を行い（ステ
ップＳ６１）、その後、ＳＡＲ再生処理を行う（Ｓ６
２）第１の手法か、あるいは従来の第２の例の処理フロ
ーの図７に示すように、ＳＡＲ再生処理を行った（Ｓ７
１）後のデータに対してノイズ除去処理を行う（Ｓ７
２）第２の手法のいずれかが採られていた。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】この従来のＳＡＲ画像
ノイズ除去方式のうち第１の手法では、再生前のデータ
のノイズの原因となるものが明確になっていない場合は
ノイズ原因の除去ができないという問題点があった。ま
た、ノイズの原因の出現パターンはデータごとに確認し
なければわからないが、目視による検査を行っており、
さらに、ノイズの原因がわかったとしても一般に１００
メガバイト以上といわれているＳＡＲ再生前のデータの
すべてに対してノイズ原因の除去を行うので、ノイズ除
去効率が極めて悪いという問題点があった。
【０００４】従来の第２の手法では、既に再生した後の
データにノイズが重畳されているので、ノイズ除去の効
果が少なく、特に輝線ノイズは例えば、空間フィルタリ
ング処理等によっては除去が困難であるという問題点が
あった。
【０００５】本発明の目的は、周波数領域のパワースペ
クトル分布を用いて輝線ノイズを除去するＳＡＲ画像ノ
イズ除去方式を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明によれば、合成開
口レーダ画像の輝線ノイズを除去する合成開口レーダ画
像ノイズ除去方式において、周波数領域に変換したデー
タのパワースペクトルを積算するパワースペクトル分布
算出処理手段と、このパワースペクトル分布算出処理手
段により算出した前記パワースペクトル分布から強い線
スペクトルを検出する線スペクトル検出処理手段と、圧
縮処理時に前記線スペクトル検出処理手段により検出し
た前記線スペクトルの近傍の周波数を０にするために窓
関数を０にする線スペクトル周波数０づめ処理手段とを
備えることを特徴とする合成開口レーダ画像ノイズ除去
方式が得られる。
【０００７】また、本発明によれば、前記パワースペク
トル分布算出処理手段は前記合成開口レーダ圧縮処理を
行う前に一定数データに対して高速フーリエ変換を行う
第１のステップと、前記周波数領域のデータを算出しこ
の周波数領域のデータのパワースペクトルを算出する第
２のステップと、前記算出したパワースペクトルのデー
タを積算してパワースペクトル分布データとする第３の
ステップとから構成され、前記線スペクトル検出処理手
段は前記第３のステップで求めた前記パワースペクトル
分布データに対して一次元のフィルタリング処理を行う
第４のステップと、この一次元フィルタリングの結果と
前記パワースペクトル分布データとの差または比を算出
する第５のステップと、前記差または比の値が一定値よ
り大きい部分に線スペクトルがあるものとする第６のス
テップとから構成され、前記線スペクトル周波数０づめ
処理手段は前記合成開口レーダ圧縮処理の相関演算実施
時に前記線スペクトル検出処理で求めた前記線スペクト
ルのある部分の周波数に相当する場所の前後の窓関数の
データを常に０に置き換える第７のステップから構成さ
れることを特徴とする合成開口レーダ画像ノイズ除去方
式が得られる。
【０００８】
【実施例】次に、本発明について図面を参照して説明す
る。
【０００９】図１は本発明のＳＡＲ画像ノイズ除去方式
の一実施例の処理の流れを示すフローチャート、図２は
図１におけるパワースペクトル分布算出処理の流れを示
すフローチャート、図３は図１における線スペクトル検
出処理の流れを示すフローチャート、図４は図１におけ
る線スペクトル周波数０づめ処理の流れを示すフローチ
ャート、図５は本発明をＳＡＲ圧縮処理のうちのレンジ
圧縮に適用したときの一例の処理の流れを示すフローチ
ャートである。
【００１０】図１を参照すると、本実施例のＳＡＲ画像
ノイズ除去方式は、周波数領域に変換したデータのパワ
ースペクトルを積算するパワースペクトル分布算出処理
手段１と、このパワースペクトル分布算出処理手段１に
より算出したパワースペクトル分布から強い線スペクト
ルを検出する線スペクトル検出処理手段２と、圧縮処理
時に線スペクトル検出処理手段２により検出した線スペ
クトルの近傍の周波数を０にするために窓関数を０にす
る線スペクトル周波数０づめ処理手段３と、ＳＡＲ圧縮
処理の相関演算処理を行う相関演算処理手段４とを備え
る。
【００１１】続いて、パワースペクトル分布算出処理手
段１，線スペクトル検出処理手段２，線スペクトル周波
数０づめ処理手段３および相関演算処理手段４の処理の
詳細について説明する。
【００１２】パワースペクトル分布算出処理手段１はＳ
ＡＲ圧縮処理の相関演算処理手段４が相関演算処理を実
施する時の周波数領域のデータに対して一定数の周波数
領域のデータのパワースペクトルの積算データを求める
処理を行う。
【００１３】すなわち、図２を参照すると、ＳＡＲの再
生処理で圧縮処理を行う前に、１ラインのデータに対し
て高速フーリエ変換を行い、周波数領域のデータを算出
する（ステップＳ２１）。次にこの周波数領域のデータ
のパワースペクトルを算出し（Ｓ２２）、処理した１ラ
インのデータの積算を求める（Ｓ２３）。
【００１４】そして、一定のラインの処理が終了したか
をチェックして（Ｓ２４）、ＮＯであればＳ２１に戻っ
てＳ２３までの処理を繰り返す。一定のラインの処理が
終了してＹＥＳであればパワースペクトル分布算出処理
を終了する。
【００１５】次に、線スペクトル検出処理手段２はパワ
ースペクトル分布算出処理手段１で求めたパワースペク
トル分布データの強い線スペクトルのある周波数を検出
する処理を行う。
【００１６】すなわち、図３を参照すると、パワースペ
クトル分布データに対して平滑化を目的とした一次元の
フィルタリング処理を行う（Ｓ３１）。この平滑化され
たデータとパワースペクトル分布データとの差または比
を算出する（Ｓ３２）。
【００１７】そして、算出した差または比が一定値以上
であるかをチェックし（Ｓ３３）、この差または比が一
定値より大きい部分に線スペクトルがあるものとする
（Ｓ３４）。
【００１８】その後、差または比を算出したデータをす
べてチェックしたかどうかを調べ（Ｓ３５）、ＹＥＳで
あれば線スペクトル検出処理を終了する。また、Ｓ３５
でＮＯのときはＳ３３に戻ってＳ３４のステップを繰り
返す。
【００１９】線スペクトル周波数０づめ処理手段３は、
ＳＡＲ圧縮処理の相関演算処理手段４（図１に図示）が
相関演算実施時に線スペクトル検出処理手段２で検出し
た線スペクトルのある部分の周波数の前後の一定数の周
波数成分を常に０にするために、相関演算実施時に用い
る窓関数の、線スペクトル検出処理手段２で検出した強
い線スペクトルのある周波数の前後の一定数の周波数成
分に相当する位置を、０にする（Ｓ４１）。
【００２０】なお、相関演算処理手段４は図１に示すと
おり、線スペクトル周波数０づめ処理手段３によるＳ４
１の処理の後に高速フーリエ変換し、窓関数乗算および
マッチトフィルタ乗算を行った結果を高速逆フーリエ変
換処理する。
【００２１】次に、本発明をＳＡＲ圧縮処理のうちのレ
ンジ圧縮に適用した場合の処理について説明する。
【００２２】図５を参照すると、レンジ方向のデータの
一定数に対してパワースペクトル算出処理を行う（Ｓ５
１）。次にレンジ方向のパワースペクトル分布から線ス
ペクトル検出を行って、レンジ方向の線スペクトルの位
置を検出する（Ｓ５２）。
【００２３】そして、レンジ圧縮処理の相関演算処理の
実行時に用いる窓関数に対してＳ５２での検出結果のレ
ンジ方向の線スペクトルを元にして線スペクトル周波数
０づめ処理を行う（Ｓ５３）。さらに、Ｓ５２で求めた
窓関数を用いてレンジ圧縮処理を行う（Ｓ５４）。
【００２４】
【発明の効果】以上説明したように本発明は、以下に示
す極めて大きい効果を有する。
【００２５】（１）輝線ノイズの検出に周波数領域の積
算データを用いているので、再生前のデータに対する目
視検査が不要になる。
【００２６】（２）線スペクトルの検出を自動的に行う
ので、処理の自動化が可能である。
【００２７】（３）線スペクトル検出処理は全データに
対して行わなくてもよいので、処理時間の短縮がはかれ
る。
【００２８】（４）周波数領域でノイズデータを除去す
るため、ノイズ除去の効果が高い。
【００２９】（５）本発明はコンピュータのハードウェ
アの個別差に無関係に広く応用できる。
【００３０】（６）本発明は機能がブロック化されてい
るので、ハードウェアによる実現もソフトウェアによる
実現も容易である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のＳＡＲ画像ノイズ除去方式の一実施例
の処理の流れを示すフローチャートである。
【図２】図１におけるパワースペクトル分布算出処理の
流れを示すフローチャートである。
【図３】図１における線スペクトル検出処理の流れを示
すフローチャートである。
【図４】図１における線スペクトル周波数０づめ処理の
流れを示すフローチャートである。
【図５】本発明をＳＡＲ圧縮処理のうちのレンジ圧縮に
適用したときの一例の処理の流れを示すフローチャート
である。
【図６】従来のＳＡＲ画像ノイズ除去方式の第１の例の
処理を示すフローチャートである。
【図７】従来のＳＡＲ画像ノイズ除去方式の第２の例の
処理を示すフローチャートである。
【符号の説明】
１ パワースペクトル分布算出処理手段 ２ 線スペクトル検出処理手段 ３ 線スペクトル周波数０づめ処理手段 ４ 相関演算処理手段
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 明城 和彦 神奈川県横浜市港北区新横浜二丁目４番 18号 日本電気航空宇宙システム株式会 社内 (56)参考文献 特開 昭62−100675（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−65689（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−199475（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) G01S 7/00 - 7/42 G01S 13/00 - 13/95

Claims (2)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 合成開口レーダ画像の輝線ノイズを除去
    する合成開口レーダ画像ノイズ除去方式において、周波
    数領域に変換したデータのパワースペクトルを積算する
    パワースペクトル分布算出処理手段と、このパワースペ
    クトル分布算出処理手段により算出した前記パワースペ
    クトル分布から強い線スペクトルを検出する線スペクト
    ル検出処理手段と、圧縮処理時に前記線スペクトル検出
    処理手段により検出した前記線スペクトルの近傍の周波
    数を０にするために窓関数を０にする線スペクトル周波
    数０づめ処理手段とを備えることを特徴とする合成開口
    レーダ画像ノイズ除去方式。
  2. 【請求項２】前記パワースペクトル分布算出処理手段は
    前記合成開口レーダ圧縮処理を行う前に一定数データに
    対して高速フーリエ変換を行う第１のステップと、前記
    周波数領域のデータを算出しこの周波数領域のデータの
    パワースペクトルを算出する第２のステップと、前記算
    出したパワースペクトルのデータを積算してパワースペ
    クトル分布データとする第３のステップとから構成さ
    れ、前記線スペクトル検出処理手段は前記第３のステッ
    プで求めた前記パワースペクトル分布データに対して一
    次元のフィルタリング処理を行う第４のステップと、こ
    の一次元フィルタリングの結果と前記パワースペクトル
    分布データとの差または比を算出する第５のステップ
    と、前記差または比の値が一定値より大きい部分に線ス
    ペクトルがあるものとする第６のステップとから構成さ
    れ、前記線スペクトル周波数０づめ処理手段は前記合成
    開口レーダ圧縮処理の相関演算実施時に前記線スペクト
    ル検出処理で求めた前記線スペクトルのある部分の周波
    数に相当する場所の前後の窓関数のデータを常に０に置
    き換える第７のステップから構成されることを特徴とす
    る請求項１記載の合成開口レーダ画像ノイズ除去方式。
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JP5163017B2 (ja) * 2007-08-30 2013-03-13 日本電気株式会社 チャープレーダ外来干渉波除去方法及び装置
CN111929666B (zh) * 2020-09-09 2020-12-25 东南大学 一种基于序贯环境学习的弱水声目标线谱自主提取方法

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