Speckle and cutter elimination of synthetic aperture radar (sar) images

Abstract

Synthetic Aperture Radar (SAR) her türlü hava koşulunda yüksek çözünürlüğe sahip görüntüler üretebilen bir radar sistemidir. Fakat, bütün bu tip sistemlerde olduğu gibi, görüntülerde beneklerin (bir çeşit gürültü) ve hedef dışı nesnelerin sebep olduğu yan etkilerden kurtulamamaktadır. Benek (gürültü), SAR radar sisteminin görüntü oluşturma tekniğinden kaynaklanmakta, hedeflerin çok zor tesbit edilmesine ve resimlerin net görünmemesine sebep olmaktadır. Ayrıca, ağaçlar, göller, otlar, binalar ve köprüler gibi hedef dışı nesnelerin olması Otomatik Hedef Belirleme sistemlerinin yanlış karar vermesine neden olduğundan, görüntülerden bu nesnelerin elenmesi oldukça büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, Beneklerin ve Hedef Dışı nesnelerin Synthetic Aperture Radar (SAR) görüntülerinden hangi yöntemlerle ve nasıl temizleneceği konusunu incelenmiştir. Bu nedenle, ilk olarak SAR sistemlerinin temel görüntü oluşturma yöntemleri incelenmiştir. Daha sonra, Polarimetric Whitening Filter (PWF) veWavelet Shrinkage yöntemi benek azaltımı için denenmiş ve bu yöntemlerin karşılaştırılması yapılmıştır. PWF yöntemi, radar görüntü oluştururken farklı kutuplardan gelen manyetik dalgaların sebep olduğu gürültüyü azaltmak için kullanılmaktadır. Wavelet katsayılarım kırpma yöntemi de, görüntü oluşturulduktan sonra Wavelet transformasyonundan geçirilmesi, elde ettiği katsayıları belli bir yönteme göre kırpılması ve kırptığı katsayılarla görüntünün yeniden oluşturulması demektir. Daha sonra beneklerin temizlendiği görüntüler üzerinde, görüntüdeki her noktanın belli uzaklıklardaki noktalar üzerinde ortalama alarak çalışan Ortalama yöntemi (CA-CFAR) ve yine görüntüdeki her noktanın belli uzaklıklardaki noktalar üzerindeki dağılımının eğimini hesaplayan Eğim yöntemi (SM-CFAR) kullanılarak hedef tesbitleri yapılmıştır.

Synthetic Aperture Radar (SAR) is a coherent imaging technology and its' primary advantage is to get high resolution images in all weather conditions. However, SAR suffers from speckle and clutter problems. Speckle, generally considered to be noise, is due to SAR processing while constructing the high resolution image. Speckle makes it harder to find an object embedded in clutter, and gives a grainy appearance to images. Objects such as trees, lakes, bushes, grass, buildings, bridges, etc. in an image is called as clutter. In other words, the objects except the target (whatever your target is) may be clutter. Clutter complicates an Automatic Target Recognition System because clutter can look like target, or targets may be embedded in clutter. The main goal of this thesis is to determine and evaluate the Speckle reduction and Clutter Elimination techniques in Synthetic Aperture Radar (SAR) Imagery.Therefore, first, the main principles of the SAR system and its imagery process discussed. Then, Polarimetric Whitening Filter (PWF), which uses the image polarimetry (HH, HV, W polarized data) and Wavelet Shrinkage Method, which uses the noise reduction methodology by shrinking (thresholding by a special method) of wavelet coefficients and reconstructing the image from shrinked wavelet coefficients, are investigated in details to reduce speckle in SAR imagery and their performance are discussed. After speckle is removed from the imagery, Cell Averaging Constant False Alarm Rate (CA-CFAR) and Skew Metric (SM-CFAR) detectors are applied to the images to detect target and to eliminate clutter in SAR imagery.