<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<journal>
<title>Signal and Data Processing</title>
<title_fa>پردازش علائم و داده‌ها</title_fa>
<short_title>JSDP</short_title>
<subject>Engineering &amp; Technology</subject>
<web_url>http://jsdp.rcisp.ac.ir</web_url>
<journal_hbi_system_id>1</journal_hbi_system_id>
<journal_hbi_system_user>admin</journal_hbi_system_user>
<journal_id_issn>2538-4201</journal_id_issn>
<journal_id_issn_online>2538-421X</journal_id_issn_online>
<journal_id_pii></journal_id_pii>
<journal_id_doi>10.66224/jsdp</journal_id_doi>
<journal_id_iranmedex></journal_id_iranmedex>
<journal_id_magiran></journal_id_magiran>
<journal_id_sid>1</journal_id_sid>
<journal_id_nlai>8888</journal_id_nlai>
<journal_id_science></journal_id_science>
<language>fa</language>
<pubdate>
	<type>jalali</type>
	<year>1401</year>
	<month>2</month>
	<day>1</day>
</pubdate>
<pubdate>
	<type>gregorian</type>
	<year>2022</year>
	<month>5</month>
	<day>1</day>
</pubdate>
<volume>19</volume>
<number>1</number>
<publish_type>online</publish_type>
<publish_edition>1</publish_edition>
<article_type>fulltext</article_type>
<articleset>
	<article>


	<language>fa</language>
	<article_id_doi></article_id_doi>
	<title_fa>توسعه روش‌های مبتنی بر رفع نویز اسپکل تصویر جهت رفع نویز ویدئو ویسار</title_fa>
	<title>Extending SAR Image Despckling methods for ViSAR Denoising</title>
	<subject_fa>مقالات پردازش تصویر</subject_fa>
	<subject>Paper</subject>
	<content_type_fa>پژوهشي</content_type_fa>
	<content_type>Research</content_type>
	<abstract_fa>&lt;div style=&quot;text-align: justify;&quot;&gt;&lt;span style=&quot;font-size:12pt&quot;&gt;&lt;span style=&quot;direction:rtl&quot;&gt;&lt;span style=&quot;unicode-bidi:embed&quot;&gt;&lt;span new=&quot;&quot; roman=&quot;&quot; style=&quot;font-family:&quot; times=&quot;&quot;&gt;&lt;b&gt;&lt;span lang=&quot;FA&quot; style=&quot;font-size:10.0pt&quot;&gt;&lt;span b=&quot;&quot; nazanin=&quot;&quot; style=&quot;font-family:&quot;&gt;رادارهای سار (&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/b&gt;&lt;b&gt;&lt;span dir=&quot;LTR&quot; style=&quot;font-size:8.0pt&quot;&gt;SAR&lt;/span&gt;&lt;/b&gt;&lt;b&gt;&lt;span lang=&quot;FA&quot; style=&quot;font-size:10.0pt&quot;&gt;&lt;span b=&quot;&quot; nazanin=&quot;&quot; style=&quot;font-family:&quot;&gt;) یکی از ابزارهای تصویربرداری در شرایط مختلف آب&#8204; و هوایی در کاربردهای نقشه&#8204;برداری، نظامی، منابع زمینی و عمرانی می&#8204;باشند. در سال&#8204;های اخیر یک رادار جدید، جهت ثبت ویدئو اشیا در حالت حرکت با توسعه رادارهای سار به نام ویدئوسار یا به&#8204;اختصار ویسار (&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/b&gt;&lt;b&gt;&lt;span dir=&quot;LTR&quot; style=&quot;font-size:8.0pt&quot;&gt;ViSAR&lt;/span&gt;&lt;/b&gt;&lt;b&gt;&lt;span lang=&quot;FA&quot; style=&quot;font-size:10.0pt&quot;&gt;&lt;span b=&quot;&quot; nazanin=&quot;&quot; style=&quot;font-family:&quot;&gt;) برای نظارت محیطی ارائه&#8204;شده است. به مانند تصاویر سار، یکی از چالش&#8204;های اساسی در داده ویسار نیز وجود نویز اسپکل است. در این مقاله با سفارشی&#8204;سازی روش&#8204;های رفع نویز تصویر برای رفع نویز ویدئو ویسار، سه رویکرد مختلف شامل &amp;quot;فریم به فریم&amp;quot;، &amp;quot;میانگین&#8204;گیری&amp;quot; و &amp;quot;سه بعدی&amp;quot; ارائه و ارزیابی شده است. در رویکرد نخست، بدون توجه به بُعد زمان هر فریم از ویدئو به&#8204;صورت مجزا رفع نویز شده و در رویکرد دوم، از میانگین&#8204;گیری فریم&#8204;های رفع&#8204; نویزشده در بُعد زمان استفاده شده&#8204;است. در رویکرد سه بعدی، از بلاک&#8204;های سه&#8204;بعدی در بُعد مکان و زمان برای رفع نویز در ویدئو استفاده شده است. علاوه بر این رویکردها، راهکار جدیدی با نام &lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/b&gt;&lt;b&gt;&lt;span dir=&quot;LTR&quot; style=&quot;font-size:8.0pt&quot;&gt;ViSAR&lt;/span&gt;&lt;/b&gt;&lt;b&gt; &lt;/b&gt;&lt;b&gt;&lt;span dir=&quot;LTR&quot; style=&quot;font-size:8.0pt&quot;&gt;Incremental BM3D&lt;/span&gt;&lt;/b&gt;&lt;b&gt;&lt;span style=&quot;font-size:10.0pt&quot;&gt;&lt;span b=&quot;&quot; nazanin=&quot;&quot; style=&quot;font-family:&quot;&gt; یا به اختصار &lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/b&gt;&lt;b&gt;&lt;span dir=&quot;LTR&quot; style=&quot;font-size:8.0pt&quot;&gt;ViSAR-IBM3D&lt;/span&gt;&lt;/b&gt;&lt;b&gt;&lt;span lang=&quot;FA&quot; style=&quot;font-size:10.0pt&quot;&gt;&lt;span b=&quot;&quot; nazanin=&quot;&quot; style=&quot;font-family:&quot;&gt; با توسعه روش مشهور رفع نویز تصویر &lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/b&gt;&lt;b&gt;&lt;span dir=&quot;LTR&quot; style=&quot;font-size:8.0pt&quot;&gt;SAR-BM3D&lt;/span&gt;&lt;/b&gt;&lt;b&gt;&lt;span lang=&quot;FA&quot; style=&quot;font-size:10.0pt&quot;&gt;&lt;span b=&quot;&quot; nazanin=&quot;&quot; style=&quot;font-family:&quot;&gt; نیز ارائه شده که توانسته است با تغیر ساختار این روش برای ویدئو، زمان اجرای کمتر و حفظ جزئیات بهتری را به همراه آورد. روش &lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/b&gt;&lt;b&gt;&lt;span dir=&quot;LTR&quot; style=&quot;font-size:8.0pt&quot;&gt;SAR-BM3D&lt;/span&gt;&lt;/b&gt;&lt;b&gt;&lt;span lang=&quot;FA&quot; style=&quot;font-size:10.0pt&quot;&gt;&lt;span b=&quot;&quot; nazanin=&quot;&quot; style=&quot;font-family:&quot;&gt; در گام نخست در فضای موجک تخمین اولیه از تصویر بدون نویز را محاسبه کرده و سپس در گام دوم به&#8204;کمک تصویر نویزی و تخمین اولیه، تصویر رفع نویز شده نهایی را تخمین می&#8204;زند. در روش &lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/b&gt;&lt;b&gt;&lt;span dir=&quot;LTR&quot; style=&quot;font-size:8.0pt&quot;&gt;ViSAR-IBM3D&lt;/span&gt;&lt;/b&gt;&lt;b&gt;&lt;span lang=&quot;FA&quot; style=&quot;font-size:10.0pt&quot;&gt;&lt;span b=&quot;&quot; nazanin=&quot;&quot; style=&quot;font-family:&quot;&gt; با بهره&#8204;گیری از همبستگی بین فریم&#8204;های متوالی ویدئو، از نتیجه فریم قبلی برای رفع نویز فریم جاری استفاده شده تا بتوان علاوه بر حفظ جزئیات و تمایز تصاویر، زمان اجرای الگوریتم را نیز بهبود بخشید. نتایج به&#8204;دست&#8204;آمده بر روی ویدئو با نویز شبیه&#8204;سازی و همچنین ویدئو واقعی ویسار، کارایی رویکرد سه&#8204;بعدی پیشنهادی نسبت با سایر رویکردها و همچنین کارایی بالاتر روش پیشنهادی &lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/b&gt;&lt;b&gt;&lt;span dir=&quot;LTR&quot; style=&quot;font-size:8.0pt&quot;&gt;ViSAR-IBM3D&lt;/span&gt;&lt;/b&gt;&lt;b&gt;&lt;span lang=&quot;FA&quot; style=&quot;font-size:10.0pt&quot;&gt;&lt;span b=&quot;&quot; nazanin=&quot;&quot; style=&quot;font-family:&quot;&gt; نسبت به روش&#8204;های قبلی را نشان می&#8204;دهد.&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/b&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;br&gt;
&amp;nbsp;&lt;/div&gt;</abstract_fa>
	<abstract>&lt;div style=&quot;text-align: justify;&quot;&gt;&lt;b&gt;&lt;span style=&quot;font-size:10.0pt&quot;&gt;&lt;span new=&quot;&quot; roman=&quot;&quot; style=&quot;font-family:&quot; times=&quot;&quot;&gt;&lt;span style=&quot;color:black&quot;&gt;Synthetic Aperture Radar (SAR) is widely used in different weather conditions for various applications such as mapping, remote sensing, urban, civil, and military monitoring. Recently, a new radar sensor called Video SAR (ViSAR) has been developed to capture sequential frames from moving objects for environmental monitoring applications such as image or video segmentation, classification and change detection. Same as SAR images, the major problem of ViSAR is the presence of speckle noise. In this paper, the performance of several image-based denoising methods is studied for de-speckling of ViSAR frames through &amp;ldquo;Frame-by-Frame&amp;rdquo;, &amp;ldquo;Averaging&amp;rdquo; and &amp;ldquo;3D&amp;rdquo; schemes. In &amp;ldquo;Frame-by-Frame&amp;rdquo; scheme, each video frame is denoised independently of the other frames; whereas, in &amp;ldquo;Averaging&amp;rdquo; scheme, the denoised images are averaged along a time window. In &amp;ldquo;3D&amp;rdquo; scheme, denoising is performed on 3D blocks in space-time (x-y-t) domain. In addition to these schemes, a novel extension on SAR&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;span dir=&quot;RTL&quot; lang=&quot;FA&quot; style=&quot;font-size:10.0pt&quot;&gt;&lt;span b=&quot;&quot; nazanin=&quot;&quot; style=&quot;font-family:&quot;&gt;&lt;span style=&quot;color:black&quot;&gt;-&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;span style=&quot;font-size:10.0pt&quot;&gt;&lt;span new=&quot;&quot; roman=&quot;&quot; style=&quot;font-family:&quot; times=&quot;&quot;&gt;&lt;span style=&quot;color:black&quot;&gt;BM3D&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt; &lt;span style=&quot;font-size:10.0pt&quot;&gt;&lt;span new=&quot;&quot; roman=&quot;&quot; style=&quot;font-family:&quot; times=&quot;&quot;&gt;&lt;span style=&quot;color:black&quot;&gt;method, called ViSAR Incremental BM3D (ViSAR-IBM3D) approach is proposed for video denoising. The SAR-BM3D method performs denoising in two steps. At the first step, it uses wavelet denoising to primitively denoise the original image; in the next step, this image in combination with the original image are used to estimate the final denoised image. The main challenge of SAR-BM3D method is high time complexity especially for video frames. Here, in ViSAR-IBM3D, we benefit from the correlation between the frames of video and utilize the denoised images in previous frame to de-speckle the current frame. The proposed method can remarkably reduce the time complexity and improve preserving the details and the contrast of the denoised frames. The experimental results evaluated on real-world ViSAR video as well as video with simulated noises show that the proposed 3D filtering scheme and the proposed ViSAR-IBM3D&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt; &lt;span style=&quot;font-size:10.0pt&quot;&gt;&lt;span new=&quot;&quot; roman=&quot;&quot; style=&quot;font-family:&quot; times=&quot;&quot;&gt;&lt;span style=&quot;color:black&quot;&gt;method achieve better denoising performance than the other ones.&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/span&gt;&lt;/b&gt;&lt;/div&gt;</abstract>
	<keyword_fa>رفع نویز اسپکل, سار, ویدئو ویسار, SAR-BM3D, ViSAR-IBM3D</keyword_fa>
	<keyword>SAR, ViSAR, Noise, Speckle, SAR-BM3D, ViSAR-IBM3D</keyword>
	<start_page>137</start_page>
	<end_page>152</end_page>
	<web_url>http://jsdp.rcisp.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-1849-2&amp;slc_lang=fa&amp;sid=1</web_url>


<author_list>
	<author>
	<first_name>Zahra</first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name>Abedi</last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>زهرا</first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>عابدی</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email>zahra.abedi@stu.yazd.ac.ir</email>
	<code>100319475328460011013</code>
	<orcid>100319475328460011013</orcid>
	<coreauthor>No</coreauthor>
	<affiliation>Yazd University</affiliation>
	<affiliation_fa>دانشگاه یزد</affiliation_fa>
	 </author>


	<author>
	<first_name>Mahdi</first_name>
	<middle_name></middle_name>
	<last_name>Yazdian-Dehkordi</last_name>
	<suffix></suffix>
	<first_name_fa>مهدی</first_name_fa>
	<middle_name_fa></middle_name_fa>
	<last_name_fa>یزدیان دهکردی</last_name_fa>
	<suffix_fa></suffix_fa>
	<email>yazdian@yazd.ac.ir</email>
	<code>100319475328460011014</code>
	<orcid>100319475328460011014</orcid>
	<coreauthor>Yes
</coreauthor>
	<affiliation>Yazd University</affiliation>
	<affiliation_fa>دانشگاه یزد</affiliation_fa>
	 </author>


</author_list>


	</article>
</articleset>
</journal>
