SAR Image Despeckling Using Convolutional Neural Networks
Yusuf Şevki Günaydın · AYBU AVESIS · 2019
Günümüzde, Sentetik Açıklıklı Radar kullanımı optik resimlere karşı olan avantajlarından dolayı son derece önemli bir alandır. SAR görüntüleri bulutlu ya da yağmurlu havalar gibi tüm hava şartlarında ve gece ya da gündüz alınabilir. Bugün, SAR görüntüleri Otomatik Hedef Tespiti yada coğrafi olarak yer tanımlama gibi pek çok askeri ve sivil uygulamalarda kullanılmaktadır. Ancak yetersiz görselleştirme teknikleri ve çevresel faktörler SAR görüntülerinde benek gürültü denilen çarpımsal gürültüye neden olur. Bu yüzden, SAR görüntülerinin gürültülerini temizlemek adına pek çok gürültü temizleme algoritması son on yıllar içerisinde geliştirilmiştir. Ancak, Sentetik Açıklıklı Radar görüntüleri içerisinde homojen alanlar, dokular, kenarlar, çizgiler, izole edilmiş nokta hedefler ve kentsel kısımlar gibi farklı çeşitlerde alanlar bulundurmaktadır. Her bir gürültü temizleme algoritması kuvvetli ve zayıf yanlara sahiptir, örneğin bazı algoritmalar kenarları korumakta mükemmel çalışırken, bazıları homojen alanların gürültüsünün temizlenmesinde güzel çalışmaktadır. SAR görüntüleri kritik uygulamalarda kullanıldığı için, algoritmaların gürültü temizleme performansları oldukça önemlidir. Gürültü temizleme performansını artırmak için önerdiğimiz yöntem, 3 gürültü temizleme algoritması SDD, MSAR-BM3D ve FANS algoritmalarının güçlü yanlarını birleştirmeyi hedeflemektedir. Önerilen yöntem yapay ve gürültüsüz resimleri performans ölçmede kesin referans olarak kullanmak için toplamakta ve bu resimlere yapay olarak Gaussian gürültü ve benek gürültü eklemektedir. Gürültü eklenmiş resimler küçük resim parçacıklarına bölünmekte ve Evrişimsel Sinir Ağları tarafından karar verilen en iyi gürültü temizleme algoritması tarafından gürültüsü temizlenmektedir. Önerilen yöntemin amacı, SAR görüntülerinin gürültülerinin temizlenmesinin performansını mevcut gürültü temizleme algoritmalarını kullanarak artırmaktır ve deneysel sonuçlar gelecek vaat eden sonuçlar göstermektedir.