スペックル除去 (Image Analyst ツール)
サマリー
スペックルの入力 SAR (合成開口レーダー) データを補正します。スペックルは、粒状またはごま塩状の効果に似たコヒーレント照明の結果です。
このツールは、SAR 画像のエッジや尖ったフィーチャを維持しながらノイズを除去します。 使用可能なフィルターは、Lee、高度な Lee、改良された Lee、Frost、Kuan、ガンマ MAP です。
使用法
パラメーター
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ラベル
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説明
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データ タイプ
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入力レーダー データ
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入力レーダー データ。
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Raster Dataset; Raster Layer
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出力レーダー データ
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スペックルが除去されたレーダー データです。
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Raster Dataset
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偏波バンド
(オプション)
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フィルターを適用する偏波バンドです。
デフォルトでは、最初のバンドが選択されています。
出力を SAR 解析ツールで使用する場合は、すべての偏波バンドを選択します。
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String
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フィルター タイプ
(オプション)
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適用されるスムージング アルゴリズムまたはフィルターのタイプを指定します。
Lee—スペックル ノイズを低減するために、空間フィルターが画像内の各ピクセルに適用されます。 このオプションでは、正方形ウィンドウ内で計算された ローカル統計に基づいて データがフィルターされます。 このフィルターは、加法性または乗法性コンポーネントを含むスペックル データをスムージングする場合に有用です。
Enhanced Lee—スペックル ノイズを低減するために、画像の鮮鋭さと細部を維持する空間フィルターが適用されます。 このオプションは拡張バージョンの Lee フィルターです。 このフィルターは、テクスチャー情報を保持しながらスペックルを除去する場合に有用です。
Refined Lee—スペックル ノイズを低減するために、ローカル統計に基づいて、空間フィルターが選択されたピクセルに適用されます。 このフィルターでは、エッジの方向を一致させるために、正方形でないフィルター ウィンドウが使用されます。 これは、エッジを保持しながらスペックルを除去する場合に有用です。 これがデフォルトです。
Frost—スペックル ノイズを低減するために、個々のフィルター ウィンドウ内のローカル統計を使用した指数的に低減された環状対称フィルターが適用されます。 これはエッジの画像フィーチャに影響しません。 このフィルターは、エッジを保持しながらスペックルを除去する場合に有用です。
Kuan—スペックル ノイズを低減するために、空間フィルターが画像内の各ピクセルに適用されます。 このオプションでは、隣接ピクセルを使用して計算される中央ピクセル値のローカル統計に基づいてデータがフィルターされます。 このフィルターは、エッジを保持しながらスペックルを除去する場合に有用です。
Gamma MAP—スペックル ノイズを低減するために、ベイズ分析およびガンマ分布フィルターが適用されます。 このフィルターは、エッジを保持しながらスペックルを除去する場合に有用です。
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String
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フィルター サイズ
(オプション)
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ノイズのフィルター処理に使用されるピクセル ウィンドウのサイズを指定します。
このパラメーターは、フィルター タイプ パラメーターが Lee、Enhanced Lee、Frost、Kuan、または Gamma MAP に設定されている場合のみ有効です。
3 x 3—3 x 3 のフィルター サイズが使用されます。 これがデフォルトです。
5 x 5—5 x 5 のフィルター サイズが使用されます。
7 x 7—7 x 7 のフィルター サイズが使用されます。
9 x 9—9 x 9 のフィルター サイズが使用されます。
11 x 11—11 x 11 のフィルター サイズが使用されます。
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String
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ノイズ モデル
(オプション)
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レーダー画像の品質を低下させるノイズのタイプを指定します。
このパラメーターは、フィルター タイプ パラメーターが Lee に設定されている場合にのみ有効です。
乗法性ノイズ—キャプチャーまたは変換時に関連する信号に乗算されるランダムな信号ノイズが品質を低下させています。 これがデフォルトです。
加法性ノイズ—キャプチャーまたは変換時に関連する信号に加算されるランダムな信号ノイズが品質を低下させています。
加法性ノイズと乗法性ノイズ—両方のノイズ モデルの組み合わせが品質を低下させています。
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String
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ノイズ分散
(オプション)
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レーダー画像のノイズ分散です。 デフォルトは 0.25 です。
このパラメーターは、フィルター タイプ パラメーターが Lee に設定され、ノイズ モデル パラメーターが 加法性ノイズ または 加法性ノイズと乗法性ノイズ に設定されている場合のみ有効です。
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Double
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加法性ノイズ平均
(オプション)
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加法性ノイズの平均値です。 ノイズ平均の値が大きいほどスムージングが大きくなり、小さいほどスムージングが小さくなります。 デフォルト値は 0 です。
このパラメーターは、フィルター タイプ パラメーターが Lee に設定され、ノイズ モデル パラメーターが 加法性ノイズ または 加法性ノイズと乗法性ノイズ に設定されている場合のみ有効です。
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Double
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乗法性ノイズ平均
(オプション)
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乗法性ノイズの平均値です。 ノイズ平均の値が大きいほどスムージングが大きくなり、小さいほどスムージングが小さくなります。 デフォルト値は 1 です。
このパラメーターは、フィルター タイプ パラメーターが Lee に設定され、ノイズ モデル パラメーターが 乗法性ノイズ または 加法性ノイズと乗法性ノイズ に設定されている場合のみ有効です。
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Double
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ルック数
(オプション)
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画像のスムージングを制御してノイズ分散を推定するルック値の数です。 この値を小さくするとスムージングが大きくなります。値を大きくすると、より多くの画像フィーチャが維持されます。 デフォルト値は 1 です。
このパラメーターは、フィルター タイプ パラメーターが Enhanced Lee、Kuan、または Gamma MAP に設定されている場合か、または フィルター タイプ パラメーターが Lee に設定され、ノイズ モデル パラメーターが 乗法性ノイズ に設定されている場合のみ有効です。
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Long
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ダンピング係数
(オプション)
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適用されるスムージングの指数ダンピング レベルです。 ダンピング値が 1 より大きいと、エッジの保持率は向上しますが、スムージングの量は減少します。 値が 1 より小さいと、スムージングの量が増加します。 値を 0 にすると、ローパス フィルターに類似した結果が生成されます。 デフォルトは 1 です。
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Long
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Despeckle(in_radar_data, out_radar_data, {polarization_bands}, {filter_type}, {filter_size}, {noise_model}, {noise_variance}, {add_noise_mean}, {mult_noise_mean}, {number_of_looks}, {damp_factor})
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名前
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説明
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データ タイプ
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in_radar_data
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入力レーダー データ。
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Raster Dataset; Raster Layer
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out_radar_data
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スペックルが除去されたレーダー データです。
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Raster Dataset
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polarization_bands
[polarization_bands,...]
(オプション)
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フィルターを適用する偏波バンドです。
デフォルトでは、最初のバンドが選択されています。
出力を SAR 解析ツールで使用する場合は、すべての偏波バンドを選択します。
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String
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filter_type
(オプション)
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適用されるスムージング アルゴリズムまたはフィルターのタイプを指定します。
LEE—スペックル ノイズを低減するために、空間フィルターが画像内の各ピクセルに適用されます。 このオプションでは、正方形ウィンドウ内で計算された ローカル統計に基づいて データがフィルターされます。 このフィルターは、加法性または乗法性コンポーネントを含むスペックル データをスムージングする場合に有用です。
ENHANCED_LEE—スペックル ノイズを低減するために、画像の鮮鋭さと細部を維持する空間フィルターが適用されます。 このオプションは拡張バージョンの Lee フィルターです。 このフィルターは、テクスチャー情報を保持しながらスペックルを除去する場合に有用です。
REFINED_LEE—スペックル ノイズを低減するために、ローカル統計に基づいて、空間フィルターが選択されたピクセルに適用されます。 このフィルターでは、エッジの方向を一致させるために、正方形でないフィルター ウィンドウが使用されます。 これは、エッジを保持しながらスペックルを除去する場合に有用です。 これがデフォルトです。
FROST—スペックル ノイズを低減するために、個々のフィルター ウィンドウ内のローカル統計を使用した指数的に低減された環状対称フィルターが適用されます。 これはエッジの画像フィーチャに影響しません。 このフィルターは、エッジを保持しながらスペックルを除去する場合に有用です。
KUAN—スペックル ノイズを低減するために、空間フィルターが画像内の各ピクセルに適用されます。 このオプションでは、隣接ピクセルを使用して計算される中央ピクセル値のローカル統計に基づいてデータがフィルターされます。 このフィルターは、エッジを保持しながらスペックルを除去する場合に有用です。
GAMMA_MAP—スペックル ノイズを低減するために、ベイズ分析およびガンマ分布フィルターが適用されます。 このフィルターは、エッジを保持しながらスペックルを除去する場合に有用です。
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String
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filter_size
(オプション)
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ノイズのフィルター処理に使用されるピクセル ウィンドウのサイズを指定します。
このパラメーターは、filter_type パラメーターが LEE、ENHANCED_LEE、FROST、KUAN、または GAMMA_MAP に設定されている場合のみ有効です。
3x3—3 x 3 のフィルター サイズが使用されます。 これがデフォルトです。
5x5—5 x 5 のフィルター サイズが使用されます。
7x7—7 x 7 のフィルター サイズが使用されます。
9x9—9 x 9 のフィルター サイズが使用されます。
11x11—11 x 11 のフィルター サイズが使用されます。
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String
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noise_model
(オプション)
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このパラメーターは、filter_type パラメーターが LEE に設定されている場合にのみ有効です。
MULTIPLICATIVE_NOISE—キャプチャーまたは変換時に関連する信号に乗算されるランダムな信号ノイズが品質を低下させています。 これがデフォルトです。
ADDITIVE_NOISE—キャプチャーまたは変換時に関連する信号に加算されるランダムな信号ノイズが品質を低下させています。
ADDITIVE_AND_MULTIPLICATIVE_NOISE—両方のノイズ モデルの組み合わせが品質を低下させています。
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String
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noise_variance
(オプション)
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レーダー画像のノイズ分散です。 デフォルトは 0.25 です。
このパラメーターは、filter_type パラメーターが LEE に設定され、noise_model パラメーターが ADDITIVE_NOISE または ADDITIVE_AND_MULTIPLICATIVE_NOISE に設定されている場合のみ有効です。
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Double
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add_noise_mean
(オプション)
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加法性ノイズの平均値です。 ノイズ平均の値が大きいほどスムージングが大きくなり、小さいほどスムージングが小さくなります。 デフォルト値は 0 です。
このパラメーターは、filter_type パラメーターが LEE に設定され、noise_model パラメーターが ADDITIVE_NOISE または ADDITIVE_AND_MULTIPLICATIVE_NOISE に設定されている場合のみ有効です。
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Double
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mult_noise_mean
(オプション)
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乗法性ノイズの平均値です。 ノイズ平均の値が大きいほどスムージングが大きくなり、小さいほどスムージングが小さくなります。 デフォルト値は 1 です。
このパラメーターは、filter_type パラメーターが LEE に設定され、noise_model パラメーターが MULTIPLICATIVE_NOISE または ADDITIVE_AND_MULTIPLICATIVE_NOISE に設定されている場合のみ有効です。
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Double
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number_of_looks
(オプション)
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画像のスムージングを制御してノイズ分散を推定するルック値の数です。 この値を小さくするとスムージングが大きくなります。値を大きくすると、より多くの画像フィーチャが維持されます。 デフォルト値は 1 です。
このパラメーターは、filter_type パラメーターが ENHANCED_LEE、KUAN、または GAMMA_MAP に設定されている場合か、または filter_type パラメーターが LEE に設定され、noise_model パラメーターが MULTIPLICATIVE_NOISE に設定されている場合のみ有効です。
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Long
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damp_factor
(オプション)
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適用されるスムージングの指数ダンピング レベルです。 ダンピング値が 1 より大きいと、エッジの保持率は向上しますが、スムージングの量は減少します。 値が 1 より小さいと、スムージングの量が増加します。 値を 0 にすると、ローパス フィルターに類似した結果が生成されます。 デフォルトは 1 です。
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Long
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コードのサンプル
Despeckle の例 1 (Python ウィンドウ)
この例では、Refined Lee フィルターを使用して交差偏波バンドのスペックルを除去します。
import arcpy
arcpy.env.workspace = r"C:\Data\SAR"
outRadar = arcpy.ia.Despeckle("IW_manifest_TNR_CalB0.crf", "VV;VH", "REFINED_LEE")
outRadar.save("IW_manifest_TNR_CalB0_Dspk.crf")
Despeckle の例 2 (スタンドアロン スクリプト)
この例では、Refined Lee フィルターを使用して交差偏波バンドのスペックルを除去します。
# Import system modules
import arcpy
from arcpy.ia import *
# Set local variables
in_radar = r"C:\Data\SAR\manifest_TNR_CalB0.crf"
out_radar = r"C:\Data\SAR\manifest_TNR_CalB0_Dspk.crf"
polarization = "VV;VH"
filter_type = "REFINED_LEE"
# Run
outRadar = arcpy.ia.Despeckle(in_radar, polarization, filter_type)
outRadar.save(out_radar)
環境
セル配置, 圧縮, 現在のワークスペース, NoData, 並列処理ファクター, ピラミッド, ラスター統計, リサンプリング方法, スクラッチ ワークスペース, スナップ対象ラスター, タイル サイズ
ライセンス情報
- Basic: Image Analyst が必要
- Standard: Image Analyst が必要
- Advanced: Image Analyst が必要