Фильтрация спекл-шума (Инструменты Image Analyst)

Краткая информация

Корректирует входные данные радиолокатора с синтезированной апертурой (SAR) на наличие спеклов, которые являются результатом когерентного освещения, напоминающего зернистость или эффект соли с перцем.

Этот инструмент отфильтровывает шумы, сохраняя при этом края и четкие границы на изображении SAR. Доступные фильтры: Lee, Enhanced Lee, Refined Lee, Frost, Kuan и Gamma MAP.

Использование

Удаление спекл-шума из изображений SAR улучшает дешифрирование и результаты классификации изображения.
Этот инструмент не поддерживает базу геоданных в качестве выходного местоположения.

Подпись	Объяснение	Тип данных
Входные данные радара	Входные радарные данные.	Raster Dataset; Raster Layer
Выходные данные радара	Радарные данные с удаленным спекл-шумом.	Raster Dataset
Каналы поляризации (Дополнительный)	Каналы поляризации, к которым применяется фильтр. По умолчанию выбран первый канал. Выберите все каналы поляризации, если выходные данные будут получены с помощью инструментов Анализ SAR.	String
Тип фильтра (Дополнительный)	Определяет тип алгоритма сглаживания или применяемый фильтр. Ли–Пространственный фильтр будет применен к каждому пикселу изображения для уменьшения спекл-шума. Эта опция фильтрует данные на основе локальной статистики, рассчитанные в квадратном окне. Этот фильтр эффективен для сглаживания данных со спекл-шумом, который имеет аддитивную или мультипликативную составляющую. Улучшенный Ли–Пространственный фильтр будет применен к каждому пикселу изображения для уменьшения спекл-шума. Эта опция является улучшенной версией фильтра Ли. Этот фильтр используется для удаления шума, с сохранением при этом текстурной информации. Настроенный Ли–Пространственный фильтр будет применен к выбранному пикселу на основании локальной статистики изображения уменьшения спекл-шума. Этот фильтр использует неквадратное окно фильтра, чтобы соответствовать направлению рёбер. Он поможет уменьшить спекл-шум с сохранением при этом границ. Используется по умолчанию. Фрост–Для уменьшения спекл-шума применяется симметричный циркулярный фильтр с экспоненциальным затуханием, который использует локальную статистику в отдельных окнах фильтра. Это не влияет на элементы изображения по краям. Этот фильтр используется для удаления спекл-шума, с сохранением ребер. Куан–Пространственный фильтр будет применен к каждому пикселу изображения для уменьшения спекл-шума. Это фильтрует данные на основе локальной статистики центрированного значения пиксела, вычисляемого с использованием соседних пикселов. Этот фильтр используется для удаления спекл-шума, с сохранением ребер. Гамма MAP–Для уменьшения спекл-шума будет применён байесовский анализ и фильтр гамма-распределения. Этот фильтр используется для удаления спекл-шума, с сохранением ребер.	String
Размер фильтра (Дополнительный)	Указывает размер окна в пикселах, используемого для фильтрации шума: Этот параметр доступен только, если в качестве Типа фильтра выбран Ли, Улучшенный Ли, Фрост, Куан или Гамма MAP. 3 x 3–Будет использован фильтр с окном 3 на 3. Используется по умолчанию. 5 x 5–Будет использован фильтр с окном 5 на 5. 7 x 7–Будет использован фильтр с окном 7 на 7. 9 x 9–Будет использован фильтр с окном 9 на 9. 11 x 11–Будет использован фильтр с окном 11 на 11.	String
Шумовая модель (Дополнительный)	Определяет тип шума, снижающий качество радарного изображения: Этот параметр доступен только, если в качестве Типа фильтра выбран Ли. Мультипликативный шум–Случайный шумовой сигнал, который накладывается на полезный сигнал путем умножения (мультипликативно) в процессе захвата или передачи, снижает качество данных. Используется по умолчанию. Аддитивный шум–Случайный шумовой сигнал, который суммируется с полезным сигналом (накладывается аддитивно) в процессе захвата или передачи, снижает качество данных. Аддитивный и мультипликативный шум–Сочетание обеих моделей шумов уменьшает качество.	String
Дисперсия шумов (Дополнительный)	Дисперсия шумов радарного изображения По умолчанию – 0,25. Этот параметр доступен только, если в качестве Типа фильтра выбран Ли, а в качестве Шумовой модели указан Аддитивный шум или Аддитивный и мультипликативный шум.	Double
Среднее значение аддитивного шума (Дополнительный)	Средний аддитивный шум Большее среднее значение шума приводит к меньшему сглаживанию, а меньшее среднее значение, соответственно вызывает большее сглаживание. По умолчанию значение равно 0. Этот параметр доступен только, если в качестве Типа фильтра выбран Ли, а в качестве Шумовой модели указан Аддитивный шум или Аддитивный и мультипликативный шум.	Double
Среднее значение мультипликативного шума (Дополнительный)	Среднее значение мультипликативного шума Большее среднее значение шума приводит к меньшему сглаживанию, а меньшее среднее значение, соответственно вызывает большее сглаживание. Значение по умолчанию равно 1. Этот параметр доступен только, если в качестве Типа фильтра выбран Ли, а в качестве Шумовой модели указан Мультипликативный шум или Аддитивный и мультипликативный шум.	Double
Число выборок (Дополнительный)	Значение числа выборок изображения, которое определяет сглаживание изображения и оценивает дисперсию шумов. Меньшее значение приводит к большему сглаживанию, а большее значение более точно сохраняет изображения пространственных объектов. Значение по умолчанию равно 1. Этот параметр доступен только, если в качестве Типа фильтра установлен Улучшенный Ли, Куан или Гамма MAP, или если параметр Тип фильтра установлен на Ли, а для Шумовой модели задано значение Мультипликативный шум.	Long
Коэффициент затухания (Дополнительный)	Экспоненциальный уровень затухания сглаживания, который будет применен. Значение затухания больше 1 лучше сохраняет границы, но с меньшим сглаживанием. Значение меньше 1 приводит к большему сглаживанию. Если указано значение 0, то результат будет такой же, как и при низкочастотном фильтре. Значение по умолчанию равно 1.	Long

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})

Имя	Объяснение	Тип данных
in_radar_data	Входные радарные данные.	Raster Dataset; Raster Layer
out_radar_data	Радарные данные с удаленным спекл-шумом.	Raster Dataset
polarization_bands [polarization_bands,...] (Дополнительный)	Каналы поляризации, к которым применяется фильтр. По умолчанию выбран первый канал. Выберите все каналы поляризации, если выходные данные будут получены с помощью инструментов Анализ SAR.	String
filter_type (Дополнительный)	Определяет тип алгоритма сглаживания или применяемый фильтр. `LEE`–Пространственный фильтр будет применен к каждому пикселу изображения для уменьшения спекл-шума. Эта опция фильтрует данные на основе локальной статистики, рассчитанные в квадратном окне. Этот фильтр эффективен для сглаживания данных со спекл-шумом, который имеет аддитивную или мультипликативную составляющую. `ENHANCED_LEE`–Пространственный фильтр будет применен к каждому пикселу изображения для уменьшения спекл-шума. Эта опция является улучшенной версией фильтра Ли. Этот фильтр используется для удаления шума, с сохранением при этом текстурной информации. `REFINED_LEE`–Пространственный фильтр будет применен к выбранному пикселу на основании локальной статистики изображения уменьшения спекл-шума. Этот фильтр использует неквадратное окно фильтра, чтобы соответствовать направлению рёбер. Он поможет уменьшить спекл-шум с сохранением при этом границ. Используется по умолчанию. `FROST`–Для уменьшения спекл-шума применяется симметричный циркулярный фильтр с экспоненциальным затуханием, который использует локальную статистику в отдельных окнах фильтра. Это не влияет на элементы изображения по краям. Этот фильтр используется для удаления спекл-шума, с сохранением ребер. `KUAN`–Пространственный фильтр будет применен к каждому пикселу изображения для уменьшения спекл-шума. Это фильтрует данные на основе локальной статистики центрированного значения пиксела, вычисляемого с использованием соседних пикселов. Этот фильтр используется для удаления спекл-шума, с сохранением ребер. `GAMMA_MAP`–Для уменьшения спекл-шума будет применён байесовский анализ и фильтр гамма-распределения. Этот фильтр используется для удаления спекл-шума, с сохранением ребер.	String
filter_size (Дополнительный)	Указывает размер окна в пикселах, используемого для фильтрации шума: Этот параметр доступен только, если в качестве `filter_type` выбран `LEE`, `ENHANCED_LEE`, `FROST`, `KUAN` или `GAMMA_MAP`. `3x3`–Будет использован фильтр с окном 3 на 3. Используется по умолчанию. `5x5`–Будет использован фильтр с окном 5 на 5. `7x7`–Будет использован фильтр с окном 7 на 7. `9x9`–Будет использован фильтр с окном 9 на 9. `11x11`–Будет использован фильтр с окном 11 на 11.	String
noise_model (Дополнительный)	Этот параметр корректен только в тех случаях, когда для параметра `filter_type` задано значение `LEE`. `MULTIPLICATIVE_NOISE`–Случайный шумовой сигнал, который накладывается на полезный сигнал путем умножения (мультипликативно) в процессе захвата или передачи, снижает качество данных. Используется по умолчанию. `ADDITIVE_NOISE`–Случайный шумовой сигнал, который суммируется с полезным сигналом (накладывается аддитивно) в процессе захвата или передачи, снижает качество данных. `ADDITIVE_AND_MULTIPLICATIVE_NOISE`–Сочетание обеих моделей шумов уменьшает качество.	String
noise_variance (Дополнительный)	Дисперсия шумов радарного изображения По умолчанию – 0,25. Этот параметр доступен только, если в качестве `filter_type` выбран `LEE`, а в качестве параметра `noise_model` — `ADDITIVE_NOISE` или `ADDITIVE_AND_MULTIPLICATIVE_NOISE`.	Double
add_noise_mean (Дополнительный)	Средний аддитивный шум Большее среднее значение шума приводит к меньшему сглаживанию, а меньшее среднее значение, соответственно вызывает большее сглаживание. По умолчанию значение равно 0. Этот параметр доступен только, если в качестве `filter_type` выбран `LEE`, а в качестве параметра `noise_model` — `ADDITIVE_NOISE` или `ADDITIVE_AND_MULTIPLICATIVE_NOISE`.	Double
mult_noise_mean (Дополнительный)	Среднее значение мультипликативного шума Большее среднее значение шума приводит к меньшему сглаживанию, а меньшее среднее значение, соответственно вызывает большее сглаживание. Значение по умолчанию равно 1. Этот параметр доступен только, если в качестве `filter_type` выбран `LEE`, а в качестве параметра `noise_model` — `MULTIPLICATIVE_NOISE` или `ADDITIVE_AND_MULTIPLICATIVE_NOISE`.	Double
number_of_looks (Дополнительный)	Значение числа выборок изображения, которое определяет сглаживание изображения и оценивает дисперсию шумов. Меньшее значение приводит к большему сглаживанию, а большее значение более точно сохраняет изображения пространственных объектов. Значение по умолчанию равно 1. Этот параметр доступен только, если в качестве `filter_type` выбран `ENHANCED_LEE`, `KUAN` или `GAMMA_MAP`, или в качестве параметра `filter_type` выбран `LEE`, а для `noise_model` — `MULTIPLICATIVE_NOISE`.	Long
damp_factor (Дополнительный)	Экспоненциальный уровень затухания сглаживания, который будет применен. Значение затухания больше 1 лучше сохраняет границы, но с меньшим сглаживанием. Значение меньше 1 приводит к большему сглаживанию. Если указано значение 0, то результат будет такой же, как и при низкочастотном фильтре. Значение по умолчанию равно 1.	Long

Пример кода

Despeckle, пример 1 (окно Python)

В этом примере удаляется спекл-шум из канала с перекрестной поляризацией с применением фильтра Настроенный Ли.

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, пример 2 (автономный скрипт)

# 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)

Параметры среды

Выравнивание ячейки, Сжатие, Текущая рабочая область, NoData, Коэффициент параллельной обработки, Пирамидный слой, Статистика растра, Метод пересчета, Временная рабочая область, Растр привязки, Размер листа

Информация о лицензировании