| 研究概要 |
本年度の研究においては,ウェーブレット変換を用いて,合成開口レーダ(SAR)画像の空間的構造(テクスチャ)の定量的抽出・分析,ならびに画像の領域分割を行うにあたり,その前処理として,SAR画像がそのコヒーレントな撮像システムのために宿命的に影響を被る濃度の揺らぎ-スペックルを低減するためのウェーブレットベースの新たな手法を構築した.SARの原画像をウェーブレット変換した場合,スペックル成分は高周波成分により構成される差分画像に顕現することを鑑み,実際には以下のような手法を提案してきた.
1.SAR画像をウェーブレット変換する(複数回).
2.以下により,各ウェーブレット空間の差分画像を処理する.
2a.各差分画像を二値化する.
2b.ロ-レベルとして二値化されたピクセルに対しては,そのパワーを一定の割合で圧縮する.
2c.ハイレベルとして二値化されたピクセルにおいては,エッジ情報を構成するか否かを同定し,エッジ情報を有さない,すなわちスペックル成分であると判断されたピクセルに対し,そのパワーを一定の割合で圧縮する.
3.上で処理された差分画像から,逆変換によって画像を再構成する.
シミュレーションおよび実際のSAR画像への適用により,上の提案手法は非常に良好にスペックルを平滑化することが確認された.また2cにおけるエッジ成分の同定により,従来困難とされたスペックルの平滑とエッジ保存との同時的な達成に成功した.さらに本手法は,平均化などの統計的処理を一切伴わないため,視覚的にも極めて自然な画像を生成する.本年度の成果を踏まえ,今後,SAR画像のテクスチャ構造の解析に着手する.その際,新たなターゲットの特徴量としてフラクタル次元を導入し,ウェーブレットによる総合的な領域分割・ターゲット分類の実現を構想している.
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