やや明るい微細な特徴の自動抽出の前処理としてのスペックル低減フィルターの評価

抄録

ひじょうに細い特徴の検出を必要とするSAR画像の応用分野は多い。これらの特徴はSAR画像上ではしばしば多数の微小な点状あるいは線状の特徴から構成されていることが多い。ノイズの多いSAR画像から微小な特徴を検出するには, 高度な特徴抽出処理の前にスペックルを低減しなければならないが, その際に微小な特徴まで失われないようにしなければならない。背景よりやや明るい微小な特徴の自動検出の前処理に最適なフィルターを選択するために, よく使われているLeeフィルター, 強化Leeフィルター, Frostフィルターと筆者らの開発した微小特徴保存 (SFP) フィルターについて, ERS-1画像の航跡を用いて定量的に評価した。評価は, 背景のスペックル・ノイズの低減能力と微小な特徴のコントラストの保存能力について行った。対象と背景のコントラストを実画像から測定するために, 複数のいき値レベルで対象と背景のマスクを作成し, それぞれに属するピクセルの平均値の比と差を計算する方法を考案した。その結果, ひじょうに細く, やや明るい特徴の自動検出には, SFPフィルターが最も適していることが分かった。