JPH0727858A - 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Info
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- JPH0727858A JPH0727858A JP5174544A JP17454493A JPH0727858A JP H0727858 A JPH0727858 A JP H0727858A JP 5174544 A JP5174544 A JP 5174544A JP 17454493 A JP17454493 A JP 17454493A JP H0727858 A JPH0727858 A JP H0727858A
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Abstract
AR画像の輝線ノイズを除去する。 【構成】パワースペクトル分布算出処理手段1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。
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。線スペクトル周波数0づめ処
理手段3は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。相関演算処理手段4はSAR圧
縮処理の相関演算処理を行う。
Description
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
る。
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。
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。
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。
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。
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)。
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。
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。
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)。
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)。
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。
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)。
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。
ンジ圧縮に適用した場合の処理について説明する。
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)。
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)。
す極めて大きい効果を有する。
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。
ので、処理の自動化が可能である。
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。
るため、ノイズ除去の効果が高い。
アの個別差に無関係に広く応用できる。
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。
の処理の流れを示すフローチャートである。
流れを示すフローチャートである。
すフローチャートである。
流れを示すフローチャートである。
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。
処理を示すフローチャートである。
処理を示すフローチャートである。
Claims (2)
- 【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。 - 【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。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP5174544A JP2953914B2 (ja) | 1993-07-14 | 1993-07-14 | 合成開口レーダ画像ノイズ除去方式 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP5174544A JP2953914B2 (ja) | 1993-07-14 | 1993-07-14 | 合成開口レーダ画像ノイズ除去方式 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH0727858A true JPH0727858A (ja) | 1995-01-31 |
JP2953914B2 JP2953914B2 (ja) | 1999-09-27 |
Family
ID=15980408
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP5174544A Expired - Lifetime JP2953914B2 (ja) | 1993-07-14 | 1993-07-14 | 合成開口レーダ画像ノイズ除去方式 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2953914B2 (ja) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009058308A (ja) * | 2007-08-30 | 2009-03-19 | Nec Corp | チャープレーダ外来干渉波除去方法及び装置 |
CN111929666A (zh) * | 2020-09-09 | 2020-11-13 | 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 |
-
1993
- 1993-07-14 JP JP5174544A patent/JP2953914B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2009058308A (ja) * | 2007-08-30 | 2009-03-19 | Nec Corp | チャープレーダ外来干渉波除去方法及び装置 |
CN111929666A (zh) * | 2020-09-09 | 2020-11-13 | 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 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2953914B2 (ja) | 1999-09-27 |
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