Moteado (interferencia) - Speckle (interference)
El moteado es una interferencia granular que existe de forma inherente y degrada la calidad del radar activo , el radar de apertura sintética (SAR), el ultrasonido médico y las imágenes de tomografía de coherencia óptica .
La gran mayoría de superficies, sintéticas o naturales, son extremadamente rugosas en la escala de la longitud de onda. Las imágenes obtenidas de estas superficies mediante sistemas de imágenes coherentes como láser, SAR y ultrasonido sufren un fenómeno de interferencia común llamado moteado. El origen de este fenómeno se ve si modelamos nuestra función de reflectividad como una matriz de dispersores. Debido a la resolución finita, en cualquier momento estamos recibiendo de una distribución de dispersores dentro de la celda de resolución. Estas señales dispersas se suman coherentemente; es decir, se suman de forma constructiva y destructiva en función de las fases relativas de cada forma de onda dispersa. El moteado resulta de estos patrones de interferencia constructiva y destructiva que se muestran como puntos brillantes y oscuros en la imagen.
Aunque comúnmente se denomina "ruido de moteado", el moteado no es ruido en el sentido generalmente entendido de una modificación no deseada de una señal deseada. Más bien, es la señal en sí la que fluctúa, porque los dispersores no son idénticos para cada celda y la señal es muy sensible a pequeñas variaciones en los dispersores.
El moteado en un radar convencional aumenta el nivel de gris medio de un área local.
El moteado en el SAR es generalmente grave, lo que dificulta la interpretación de las imágenes. Es causado por el procesamiento coherente de señales retrodispersadas de múltiples objetivos distribuidos. En la oceanografía SAR, por ejemplo, el moteado es causado por señales de dispersores elementales, las ondas capilares de la gravedad , y se manifiesta como una imagen de pedestal, debajo de la imagen de las olas del mar.
El moteado también puede representar información útil, especialmente cuando está vinculado al moteado láser y al fenómeno del moteado dinámico , donde los cambios del patrón de moteado , en el tiempo, pueden ser una medida de la actividad de la superficie.
Reducción de motas
Se utilizan varios métodos diferentes para eliminar el moteado, basados en diferentes modelos matemáticos del fenómeno. Un método, por ejemplo, emplea procesamiento de múltiples miradas (también conocido como procesamiento de múltiples miradas ), promediando el moteado tomando varias "miradas" a un objetivo en un solo barrido de radar. El promedio es el promedio incoherente de las miradas.
Un segundo método implica el uso de filtros adaptativos y no adaptativos en el procesamiento de la señal (donde los filtros adaptativos adaptan sus ponderaciones en la imagen al nivel de moteado, y los filtros no adaptativos aplican las mismas ponderaciones de manera uniforme en toda la imagen). Dicho filtrado también elimina la información de la imagen real, en particular la información de alta frecuencia, y la aplicabilidad del filtrado y la elección del tipo de filtro implican compensaciones. El filtrado de moteado adaptativo es mejor para preservar los bordes y los detalles en áreas de alta textura (como bosques o áreas urbanas). Sin embargo, el filtrado no adaptativo es más sencillo de implementar y requiere menos potencia de cálculo.
Hay dos formas de filtrado de moteado no adaptativo: una basada en la media y otra basada en la mediana (dentro de un área rectangular dada de píxeles en la imagen). Este último es mejor para preservar los bordes y eliminar los picos, que el primero. Hay muchas formas de filtrado de moteado adaptativo, incluido el filtro Lee , el filtro Frost y el filtro Refined Gamma Maximum-A-Posteriori (RGMAP) . Sin embargo, todos se basan en tres supuestos fundamentales en sus modelos matemáticos:
- El moteado en SAR es multiplicativo , es decir, está en proporción directa con el nivel de gris local en cualquier área.
- La señal y el moteado son estadísticamente independientes entre sí.
- La media de la muestra y la varianza de un solo píxel son iguales a la media y la varianza del área local que se centra en ese píxel.
El filtro Lee convierte el modelo multiplicativo en uno aditivo, reduciendo así el problema de lidiar con el moteado a un caso manejable conocido.
Análisis de ondículas
Recientemente, el uso de la transformada de ondículas ha dado lugar a avances significativos en el análisis de imágenes. La razón principal para el uso del procesamiento multiescala es el hecho de que muchas señales naturales, cuando se descomponen en bases de ondículas, se simplifican significativamente y pueden modelarse mediante distribuciones conocidas. Además, la descomposición de ondículas puede separar señales a diferentes escalas y orientaciones. Por lo tanto, la señal original a cualquier escala y dirección se puede recuperar y no se pierden detalles útiles.
Los primeros métodos de reducción de moteado multiescala se basaron en el umbral de los coeficientes de subbanda de detalle. Los métodos de umbralización de wavelets tienen algunos inconvenientes: (i) la elección del umbral se hace de una manera ad hoc, suponiendo que los componentes deseados y no deseados de la señal obedezcan sus distribuciones conocidas, independientemente de su escala y orientaciones; y (ii) el procedimiento de umbralización generalmente da como resultado algunos artefactos en la imagen sin ruido. Para abordar estas desventajas, se desarrollaron estimadores no lineales, basados en la teoría de Bayes.
Ver también
Referencias
Otras lecturas
- Cheng Hua y Tian Jinwen (2009). "Reducción de moteado de imágenes de radar de apertura sintética basadas en lógica difusa". Primer taller internacional sobre tecnología de la educación y ciencias de la computación, Wuhan, Hubei, China, del 7 al 8 de marzo de 2009 . 1 . págs. 933–937. doi : 10.1109 / ETCS.2009.212 .
- Forouzanfar, M., Abrishami-Moghaddam, H. y Dehghani, M., (2007) "Reducción de manchas en imágenes de ultrasonido médico utilizando un nuevo método multiescala bivariado Bayesiano basado en MMSE", IEEE 15th Signal Processing and Communication Applications Conf. (SIU'07), Turquía, junio de 2007, págs. 1–4.
- Sedef Kent; Osman Nuri Oçan y Tolga Ensari (2004). "Reducción de moteado de imágenes de radar de apertura sintética mediante filtrado de ondas". En ITG; VDE; FGAN; DLR; EADS y astrium (eds.). EUSAR 2004 - Actas - 5ª Conferencia europea sobre radar de apertura sintética, 25-27 de mayo de 2004, Ulm, Alemania . Margret Schneider. págs. 1001–1003. ISBN 9783800728282 .
- Andrew K. Chan y Cheng Peng (2003). "Aplicaciones de wavelet al procesamiento de imágenes SAR". Wavelets para tecnologías de detección . Biblioteca de teledetección de Artech House. Casa Artech. ISBN 9781580533171 .
- Jong-Sen Lee y Eric Pottier (2009). "Filtrado de manchas de SAR polarimétrico". Imágenes de radar polarimétricas: de los conceptos básicos a las aplicaciones . Serie de ciencia e ingeniería óptica. 142 . Prensa CRC. ISBN 9781420054972 .