Ind o n es ian Jou r n al  o f   E le ctric a l E n g in ee r ing   and  C o mp u t er  S c ienc e   V ol . 8 No.  3 Dec em be r   20 17 , p p 6 54   6 56   DO I: 1 0. 11 5 91 / i j ee c s .v 8 .i 3 . pp 65 4 - 65 6           6 54       Rec ei v ed   A ug us 9 , 2 01 7 ;   Rev i s ed   O c to be r  2 0 ,   2 01 7 ;   A c c ep ted   Nov e mb er  1 8,  20 17   G IS Bas ed Sa tel lite Ima ge D eno i sing  U sin g Cu r v elet  Trans fo rm        S . S int h u ja S . S ar av anan   Dep a rtm e n o El e c tr i c a l  a n d  E l e c tr o n i c s  E n g i n e e ri n g  (  M a ri n e ),  AM E T  Un i v e rs i ty Che n n a i ,  I n d i a       Ab strac t     G e n e ra l l y s a t e l l i te   i m a g e s   c o n ta i n   v e r y   s i g n i f i c a n i n fo rm a ti o n   a b o u g e o g ra p h i c a l   f e a tu r e s   s u c h   a s  ri v e rs r o a d s b u i l d i n g  a n d  b ri d g e s  e t c  o th e   e a rth G e o g ra p h i c  I n fo rm a ti o n  Sy s te m  (GIS)  re q u i re s  t h e s e   fe a tu re s   fo r   a u t o m a ti c   d e te c ti o n   a n d   i h a s   b e e n   c o rru p te d   b y   v a ri o u s   t y p e s   o n o i s e Cur v e l e Tra n s fo r m   (CT)  i s   u s e d   i n   th e   p ro p o s e d   s y s te m   fo d e n o i s i n g   th e   i m a g e s Ad v a n t a g e s   o m u l ti   re s o l u ti o n   i m a g e   s u c h   a s   l i n e c o m p a ti b i l i ty   o h u m a n   v i s u a l   s y s t e m   a n d   e d g e   d e te c ti o n   a re   p r o v i d e d Th e n   K - M e a n s   c l u s t e ri n g   i s   u s e d  i n  t h i s  s y s t e m  f o r s e g m e n ta ti o n  p u rp o s e  a ft e r t h e  p r e  p ro c e s s i n g  d o n e .     Fi rs t,   K - M e a n s   a l g o ri t h m   i s   u s e d   fo s e g m e n ti n g   b a c k g ro u n d   a n d   wa te t h e n   e x tr a c t i o n   o b ri d g e s   i s  d o n e   b a s e d  o n  p i x e l  i n te n s i t y  d i f fe re n c e .       Key w ords Sa t e l l i te  I m a g e  d e n o i s i n g ,  CT,  K - M e a n s PSNR          Copy righ ©  2 0 1 7   I ns titu t e  o f  Adv a nc e Eng i ne e ring  a nd   Sc ie nc e All  righ t s  re s e rve d.       1.  Int r o d u ctio n   S he arle tr a ns f or m   ba s ed   s ate l l i te  i m ag de n oi s i n i s   pres en ted   i [1] S he arl et  tr an s f or m   i s   us ed   f or  de no i s i ng   the   s ate l l i t i m ag es   an A r ti f i c i a l   B e Col on y   ( A B C)   op ti m i z at i o n   i s   us ed   f or  s el ec ti ng   th thres ho l v al u f or  de no i s i ng L i n ea r   Di s c r i m i na nt  A na l y s i s   ( LDA )   ba s ed   on   c l us teri n f or  S A Im ag de no i s i ng   i s   de s c r i be i [2] Noi s e   c l us ter i n i s   th m ai n   tas k   f or   de no i s i ng   S A i m ag es   i nto   v ar i ou s   d i s j oi nt   l oc al   r eg i o ns   an d   ag ai n   i d en o i s ed   e v er y   s pl i tt ed   r eg i o ns   us i ng   wi en er  f i l teri n i d om ai LDA .   Dual   T r ee   Com pl ex   W av el et  T r an s f or m   ( DT - C W T )   ba s ed   s ate l l i te   i m ag en ha nc em en f or  de no i s i ng   an d   i l l um i na ti o e n ha n c em en i s   di s c us s ed   i [ 3].   Noi s y   i np ut  i m ag es   are   de c om po s e i nto   v ar i ou s   f r eq u en c y   s ub   b an ds   us i n g   DT - C W T   an the s s u b an ds   are   de no i s ed   us i ng   l oc al   ad a pti v e   bi v ar i at s hri nk ag f un c ti on .   DT - C W T   i s   us ed   to  de c om po s th de no i s ed   i m ag ag a i i nto   di f f er en f r eq ue n c y   s u ba nd s .   F i na l l y i n v ers e DT - C W T   r ec on s tr uc ts  th e i m ag e.   S ate l l i te   i m ag c l us teri n i n   HS V   a nd   RG B   C ol or  S pa c ba s e o k - m ea ns   i s   ex pl ai n ed   i [4 ].  Her RG B   c o l or  s p a c pe r f or m an c i s   de c r ea s ed   b y   us i ng   k - m ea ns   when   c om pa r ed   to  HS V   c ol or  s p ac e.  Mo r n um be r   of   c ol or  s pa c es   i s   c om pa r ed   i t hi s   m eth od E v ol ut i on ar y   al g orit hm s   ba s ed   e nh a nc ed   s ub - b an d   ad ap t i v th r es ho l d i n f un c ti o f or  s ate l l i te  i m ag e   de no i s i n i s   d es c r i be d   i [ 5].   A B C,  C uc k oo   S ea r c h   ( CS )   a nd   pa r t i c l e   s w arm   op ti m i z ati on   i s   t h e   s toc ha s ti c   gl ob a l   o pti m i z a ti on   t ec hn i qu es   f or  pa r am ete r s   l ea r ni n of   ad ap ti v e   thres ho l di ng   f un c ti on A B an C S   ap proac are   us ed   f or  d en o i s i ng W ei ne r   f i l ter  wi th  S P E A a l go r i thm   ba s ed   s at el l i t i m ag d en oi s i n i s   pr es en te i [6] La nd   us a nd   l an c ov er  c l as s i f i c ati on   of  LIS S - III  s ate l l i te  i m ag us i n K NN  an de c i s i on   tr e i s   pres en te i [ 7].   Hi gh   no i s e   l ev el   a nd   pre   f i l teri n are  r em ov ed   b y   us i ng   W ei ne r   f i l ter  wi th  S P E A a l go r i thm   an i de no i s ed   the   i m ag es   the i m prov ed   al go r i thm   i s   ex ten d ed F i na l l y   P S NR  a n S NR  are  c a l c ul ate d G en eti c   al go r i t hm   ba s ed   i m ag e s up er r es o l ut i on  us i ng   wav el et  tr a ns f or m   i s  i m pl em en ted  i n  [8 ].       2.  M eth o d o log y   2.1 . Cu r v ele t  T r ansf o r m   CT   i s   us ed   i t he   propos ed   w ork   f or  de no i s i ng   t he   s ate l l i t i m ag es   f or  de tec ti on   of   brid g es It  i s   m ul ti   s c al m ul ti di r ec ti on a l   tr a ns f or m   whi c c a c on s i s t en t l y   r eb ui l l i n s ha pe d   ed ge   f ea t ures M ore  c om pl ex   c urv el et  i s   the   f i r s ge ne r ati on   c urv e l et  du to  t he   n ee of   Ri dg e l et   tr an s f or m S pa ti al l y   s el ec te F ou r i er  s am pl es   an w r ap p i ng   ba s e c om pu tat i on   i s   th s ec on Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
IJE E CS     IS S N:  2 50 2 - 4 75 2     G IS  B as ed   S at el l i t e I m ag e   Den o i s i n g Us i ng  C urv el et  T r an s form   ( S .   S i nt hu j a )   655   ge ne r ati on C urv el e c ha r a c teri s ti c s   are  a   go od   on e   us ed   t d en o i s i n th s ate l l i te  i m ag es     i s  propo s ed .     2.2 . B r idg e D etect ion   T he r are  d i f f erent  s tep s   are  i n v ol v e i n   th i s   brid g d ete c t i on   a l go r i th m   f or   s eg m en tat i on F i r s s te of   de t ec ti o i s   the   s eg m en ta ti on   us i ng   k - m ea ns   us ed   t d i f f erenti ate   the   b ac k ground   an f oreg r ou nd   r e gi o n.  T he h i s tog r am   tec hn i qu es   al s us ed   to  ge m ore   ac c urate  r es ul ts   ba s ed   on   k - m ea ns B l oc k   di ag r am   of  the   pro po s e s ate l l i te  i m ag de no i s i n i s   s ho w i n f i gu r e b e l o w.           F i gu r 1.  B l oc k  di a gram  of  t he  pro po s ed  s ate l l i te  i m ag e d en oi s i ng  t ec hn i qu e       3 E xper im ent al  Re sult s   S A R  i m ag e i s   gi v en  as   i np u t s ho w n  i n  th e f i gu r e.  It  i s  g en era l l y  s uf f er f r o m  th e n oi s e.  CT   i s   propos e i th i s   pa p er  to  de no i s e   the   i m ag e.  T hi s   s ec ti on   te l l s   a bo u prop os ed   de no i s i n g   s c he m us i ng   CT   i s   ex pl oi ted   f or  s ate l l i te  i m ag es P erf or m an c of  the   propos ed   s c he m i s   c o m pu ted   b y   P S NR  v a l ue F i gu r s ho w s   t he   propos e ( a)  no i s y   i m ag an d     ( b) den o i s ed   i m ag e.               ( a)   ( b)   F i gu r 2.  ( a) N oi s y   i m ag e (b)  Den o i s ed  i m ag e       4.  Co n clus ion   A   no v e l   ap proac to  d en o i s the   s at el l i t i m ag es   was   de v el o pe us i n thres h ol d i ng   ba s ed   on   CT   i s   propos e d.  F r om   the   i nv es ti g ati on al   r es u l ts   th i m ag de n oi s ed   us i n t he   propos e m eth od   w as   f ou n to  b m ore  v i s ua l l y   tem pti ng   t ha oth er  ex i s ti ng   a l g o r i thm s F i gu r s ho w s   the   prop os ed   br i dg de tec ti on   an de no i s ed   i m ag us i ng   k - m ea ns   tec hn i qu e.  T he   r es ul ts   s ho w   tha k - m ea ns   m eth od   i s   v er y   ef fi c i en op t i m i z ati on   an o bta i ne P S NR     v a l ue   i s  32 .52 .           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                            IS S N:  25 02 - 4 75 2                    IJE E CS   V ol 8 N o.  3 Dec em be r   2017  :   654     6 56   656   R efere n ce s   [1   An j u   T S,  Raj   NN Sa t e l l i te   Im a g e   Den o i s i n g   Us i n g   S h e a r l e Tra n s f o rm .   IEEE   I n te rn a ti o n a l   Con fe re n c e   o n  Co m m u n i c a ti o n  a n d  Si g n a l   Pro c e s s i n g 2 0 1 6 0 5 7 1 - 0 5 7 5 .   [2   Raj a p ri y a d h a r s h i n i   R.  SAR  Im a g e   Den o i s i n g   v i a   Clu s te ri n g   Ba s e d   L i n e a Di s c r i m i n a n A n a l y s i s .   IEEE   In te rn a ti o n a l   Con f e re n c e   o n   I n n o v a ti o n s   i n   In fo rm a ti o n E m b e d d e d   a n d   Com m u n i c a t i o n   Sy s te m s .   2 0 1 5 1 - 6.   [3   T a ş m a z   H,  e t   a l Sa t e l l i te   Im a g e   En h a n c e m e n t   b y   Us i n g   Dua l   Tr e e   Com p l e x   W a v e l e Tra n s f o rm Den o i s i n g   a n d   Il l u m i n a ti o n   En h a n c e m e n t .   IEEE  2 0 th   S i g n a l   Pro c e s s i n g   a n d   Co m m u n i c a t i o n s   Ap p l i c a ti o n s  Co n f e re n c e 2 0 1 2 1 - 4 .   [4   Ku m a G e a l Pe rf o rm a n c e   o K - m e a n s   Ba s e d   Sa te l l i te   I m a g e   Clu s te r i n g   i n   RG a n d   HSV  Col o Sp a c e .   IEEE  In t e rn a ti o n a l  Co n fe re n c e  o n  Re c e n T r e n d s  i n  I n fo rm a ti o n  T e c h n o l o g y 2 0 1 6 1 - 5 .   [5   So n i   V.  e a l Im p ro v e d   s u b - band  Ad a p ti v e   T h re s h o l d i n g   Fu n c t i o n   fo Den o i s i n g   o Sa t e l l i t e   Im a g e   Ba s e d   o n   Ev o l u ti o n a ry  Al g o ri t h m s .   IET  Si g n a l  Pro c e s s i n g 2 0 1 3 7 ( 8 ):  7 2 0 - 7 3 0 .   [6   Kh a j w a n i y a   KK,  T i w a ri   V.  Sa te l l i t e   Im a g e   Den o i s i n g   Us i n g   W e i n e F i l te wit h   SPEA2  Al g o ri th m IEEE  9 th  I n t e rn a ti o n a l  Co n fe re n c e  o n  I n te l l i g e n t  Sy s te m s  a n d  Co n t ro l 2 0 1 5 1 - 6 .   [7   Upa d h y a y   A,  Sh e tt y   A,  S i n g h   SK,   Si d d i q u i   Z L a n d   Us e   a n d   L a n d   Cov e Cla s s i fi c a ti o n   o L ISS - II I   Sa te l l i te   Im a g e   Us i n g   KNN   a n d   Dec i s i o n   Tre e .   In   Co m p u t i n g   f o S u s ta i n a b l e   G l o b a l   Dev e l o p m e n t   (INDIACom ),  2 0 1 6   3 rd  I n te rn a t i o n a l  Co n f e re n c e  o n   IEEE,  M a rc h   2 0 1 6 1 2 7 7 - 1 2 8 0 .   [8   Pa n d a   SS,  J e n a   G .   Im a g e   Su p e Res o l u t i o n   U s i n g  W a v e l e T ra n s fo rm a ti o n   Ba s e d   G e n e ti c   Al g o ri t h m .   In  Co m p u ta t i o n a l  I n te l l i g e n c e  i n  Da ta  M i n i n g Sp ri n g e r I n d i a 2 0 1 6 2 3 5 5 - 3 6 1 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.