A combined speckle noise reduction and, compression of SAR images using a multiwavelet based method to improve codec performance
Notice bibliographique
Résumé
SAR images are corrupted by multiplicative noise (speckle) which limits the performance of the classical coder/decoder (codec) in the spatial domain. Our objective is to give an evaluation of the efficiency of a multiwavelet transform coding algorithm. We use the additional degree of freedom offered by multiwavelets to fine tune the number of vanishing moments and the approximation order of their basis functions. Once the multiwavelet transform is performed, we apply an optimal bit allocation scheme on the subbands data using a set of vector quantizers. The quantization of the high frequencies multiwavelets coefficients may be though of as a hard thresholding algorithm. A measure of the equivalent number of looks is performed in the reconstructed SAR image in order to evaluate the impact of the codec in the noise reduction process. We compare our method with classical algorithm (baseline scalar wavelet transform followed by an optimal scalar quantization). The codec achieves comparable SNR, but performs surprising speckle noise reduction. Some results are presented with ERS-PRI images of Cameroon which can be compressed at 20 : 1 while still remaining of sufficient quality for visual interpretation, segmentation and land use monitoring.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».