Physical Filtering of Polarization-Encoded Images by Peano-Hilbert Fractal Path. Filtrage Physiquement Admissible des Images Codes en Polarisation Moyennant un Parcours Fractal de Type Peano-Hilbert

Physical Filtering of Polarization-Encoded Images by Peano-Hilbert Fractal Path

Filtrage Physiquement Admissible des Images Codes en Polarisation Moyennant un Parcours Fractal de Type Peano-Hilbert

S. Ainouz J. Zallat  O. Morel  F. Mériaudeau 

Laboratoire d’Informatique, de Traitement de l’Information et des Systèmes 8 Avenue de l’Université, 76801 Saint Etienne du Rouvray, Rouen

Laboratoire des Sciences de l’Image de l’Informatique et de la Télédétection BD. Sébastien Brant 67412 Illkirch Cedex

Laboratoire Electronique Informatique et Image 12 rue de la Fonderie 71200 Le Creusot

Page: 
199-211
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Received: 
4 April 2008
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Accepted: 
N/A
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Published: 
30 June 2009
| Citation

OPEN ACCESS

Abstract: 

In the framework of Stokes parameters imaging, polarization-encoded images have four channels. The relevant of such multidimensional structure comes from the set of physical information they carry about the local nature of the target. However, the noise that affects the intensity measurement may induce the no physical character of Stokes parameters and make awkward their analysis and processing. In this paper a new method to filter the additive noise of polarimetric measurement is introduced. This method is based on two multispectral filtering methods combined with a transformation of the Stokes channels following a fractal path. Using a regularization parameter, the proposed algorithm is a tradeoff between the filtering of polarization-encoded images and the preserving of their physical content. The statistical performances of the method are tested on simulated and real images using Bootstrap re-sampling.

Résumé

L’existence du bruit est inhérente aux systèmes imageurs. Causé par différents mécanismes, sa présence dégrade en général l’interprétation des données et peut dans le cas de l’imagerie polarimétrique nuire au caractère physique des mesures. Il convient donc de l’éliminer de manière à garder présente l’admissibilité physique des images polarimétriques afin de tirer pleinement profit de leur richesse informationnelles. Une méthode de filtrage paramétrique est proposée dans ce papier. Cette méthode repose sur une combinaison de deux techniques fréquemment utilisées en filtrage d’images multispectrales ; le Scatter plot est le masquage des données, sur lesquelles une vectorisation fractale est appliquée. La méthode proposée présente un compromis entre le filtrage des images polarimétriques et la conservation de leur contenu physique. Les performances statistiques de la méthode sont testées sur des images de Stokes simulées et réelles par l’algorithme du ré-echantillonage Bootstrap.

Keywords: 

Polarimetric images, Gaussian noise, filtering, Scatter plot, data masking, fractal path, multispectral images

Mots clés

Images polarimétriques, bruit gaussien, filtrage, Scatter plot, masquage des données, parcours fractal, images multispectrales.

1. Introduction
2. Origine et Forme du Bruit
3. Incidence du Bruit sur les Mesures Polarimétriques
4. Méthodes de Filtrage Classiques
5. Filtrage du Bruit des Images Polarimétriques
6. Conclusion