Baillarin, Simon

Blanchet, Gwendoline

Dambreville, Romain

Delvit, J,

Latry, Christophe

Lefèvre, Sébastien

Masse, Antoine

Thiébaut, C.

Delvit, J, M

Hal-Diderot

Optimisation de la méthode de débruitage Non Local Bayes pour les images satellites optiques à très haute résolution spatiale : applications dans le contexte des missions Pléiades et Spot World Heritage

HAL-Rennes 1

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HAL Id: hal-01969048https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01969048Submitted on 3 Jan 2019HAL is a multi-disciplinary open accessarchive for the deposit and dissemination of sci-entific research documents, whether they are pub-lished or not. The documents may come fromteaching and research institutions in France orabroad, or from public or private research centers.L’archive ouverte pluridisciplinaire HAL, estdestinée au dépôt et à la diffusion de documentsscientifiques de niveau recherche, publiés ou non,émanant des établissements d’enseignement et derecherche français ou étrangers, des laboratoirespublics ou privés.Optimisation de la méthode de débruitage Non LocalBayes pour les images satellites optiques à très hauterésolution spatiale : applications dans le contexte desmissions Pléiades et Spot World HeritageAntoine Masse, Sébastien Lefèvre, Romain Dambreville, GwendolineBlanchet, J Delvit, Christophe Latry, C. Thiébaut, Simon BaillarinTo cite this version:Antoine Masse, Sébastien Lefèvre, Romain Dambreville, Gwendoline Blanchet, J Delvit, et al.. Opti-misation de la méthode de débruitage Non Local Bayes pour les images satellites optiques à très hauterésolution spatiale : applications dans le contexte des missions Pléiades et Spot World Heritage. Con-férence Française de Photogrammétrie et de Télédétection (CFPT), 2018, Marne-La-Vallée, France.￿hal-01969048￿Optimisation de la méthode de débruitage Non Local Bayes pour les imagessatellites optiques à très haute résolution spatiale : applications dans le contextedes missions Pléiades et Spot World HeritageA. Masse1 S. Lefèvre2 R. Dambreville2 G. Blanchet1 J.M. Delvit1C. Latry1 C. Thiebaut1 S. Baillarin11 Centre National d’Études Spatiales, Toulouse, France2 Université Bretagne Sud, UMR 6074, IRISA, Vannes, Franceantoine.masse@cnes.fr1 IntroductionEn télédétection optique, les images satellites à très haute résolution spatiale sont sujettes au bruit instrumental, ce quinécessite l’application de processus de restauration après acquisition. Afin d’améliorer la qualité de la restauration et doncdu produit final, il est nécessaire de retirer ce bruit instrumental tout en conservant les informations importantes contenuesdans l’image telles que les textures, les discontinuités ou encore les zones homogènes. Dans les cas d’application réels deschaînes opérationnelles développées par le Centre National d’Études Spatiales (CNES) pour les missions Pléiades [2] et Spot5 THR [5], de nouvelles techniques innovantes de restauration ont été introduites et validées. Dans cette étude, nous noussommes concentrés sur la partie débruitage de ce processus de restauration, entre l’étape de restauration du bruit instrumentalet l’étape de déconvolution. Le bruit instrumental de ces données a une variance dépendante au signal. Une première étape destabilisation de la variance grâce à la transformée de Anscombe [1] nous permet de transformer ce bruit instrumental en bruitgaussien de moyenne nulle et de variance égale à un. Dans ce contexte de suppression de bruit blanc, plusieurs méthodesissues de l’état de l’art ont été étudiées [11] et la meilleure méthode identifiée est la méthode Non Local Bayes développéepar Lebrun [7] en 2013. Cette méthode est une évolution de deux autres méthodes issues de l’état de l’art que sont Non LocalMeans (NLM) [3] et Block Matching and 3D filtering (BM3D) [6]. Comme nous le verrons dans nos expérimentations, cetteméthode s’applique bien au domaine des images satellites optiques. NLB fournit les meilleurs résultats en termes de qualitéde débruitage mais également de performance calculatoire. Dans un contexte de production massive de données satellitaires,le temps de calcul est un facteur primordial. Ainsi, dans le cadre de la chaîne Pléiades mais également celle de l’initiativeCNES Spot World Heritage (SWH) [13] visant à retraiter toutes les données Spot 1 à 5, le coût de calcul prohibitif d’uneméthode peut empêcher son utilisation en milieu opérationnel. Il convient ainsi de sélectionner la meilleure méthode et sesaméliorations afin d’obtenir des résultats de qualité tout en minimisant le temps de calcul.2 La méthode Non Local Bayes et ses améliorationsNLB est un algorithme à plusieurs itérations, chaque itération étant composée des 3 mêmes étapes. Pour chaque patch dansune image à débruiter, la première étape consiste à trouver N autres patchs similaires dans un voisinage proche. Dans unsecond temps, ce groupe de N patchs est utilisé pour calculer le patch de valeur moyenne et sa matrice de covariance associée.Ces statistiques sont ensuite utilisées pour débruiter les N patchs. Comme ces N patchs peuvent se superposer, une troisièmeétape d’agrégation et de pondération est effectuée. Deux itérations sont en général appliquées, la première servant à améliorerla recherche des patchs similaires lors de la seconde, ce qui entraîne une meilleure significativité des statistiques calculées etdonc une meilleure qualité de l’estimation de débruitage.Notre implémentation de cet algorithme est basée sur l’implémentation faite par Lebrun [9] et reprend les cinq paramètresutilisés pour chaque étape que sont la taille d’un patch w, la taille de la fenêtre de recherche k, le nombre de patchs similairesN , le paramètre d’atténuation du bruit β et le paramètre de seuillage sur la similarité des patchs à chercher (τ , généralementuniquement utilisé lors de la dernière étape). Une précédente étude [12] sur la complexité algorithmique de l’algorithme NLBnous a permis d’identifier deux pistes importantes afin de réduire les temps de calcul tout en conservant un important gain dequalité lors de la restauration. Ces améliorations concernent l’ajout de deux paramètres permettant d’une part de paramétrerle masquage des patchs déjà débruités et ainsi de réduire la surestimation, et d’autre part de modifier la métrique servant àdéfinir la forme de la fenêtre de recherche.TABLE 1 – Comparaison des résultats de débruitage des méthodes issues de l’état de l’art et des optimisations apportées à laméthode NLB.Spot 5 THR (extrait 2K par 2K) Pléiades Panchro (extrait 2K par 2K)Paris, France Istanbul, Turquie Venise, Italie IslandeMéthode PSNR(dB) Pixels.s-1 PSNR(dB) Pixels.s-1 PSNR(dB) Pixels.s-1 PSNR(dB) Pixels.s-1Sans débruitage 48, 17 48, 16 72, 25 72, 24BLS-GSM 45, 91 26 376 48, 96 26 591 39, 17 26 673 30, 85 26 224BM3D 50, 45 25 505 50, 00 26 471 72, 91 32 004 72, 45 34 077K-SVD 50, 86 15 866 50, 53 12 650 72, 87 7 033 68, 84 7 377NLB 50, 90 52 958 50, 61 53 604 73, 14 60 042 72, 58 57 506NLM 48, 42 48 483 48, 08 49 751 72, 47 49 261 72, 23 49 680NLB Opt 50, 89 77 783 50, 60 76 332 73, 14 85 458 72, 58 73 848NLB Opt Fast 50, 80 207 948 50, 51 210 642 73, 10 202 721 72, 53 207 228(a) Avant débruitage (b) Après débruitage NLBFIGURE 1 – Illustration de l’impact du débruitage NLB sur une image panchromatique Pléiades 1A au dessus de Venise,Italie.3 ExpérimentationsAvec un objectif opérationnel de 200K pixels à débruiter par seconde, nous avons expérimenté les différentes méthodesidentifiées dans l’état de l’art sur les deux cas d’application précédemment introduits, Pléiades et Spot 5 THR. Nous avonségalement appliqué des techniques d’optimisation de la méthode NLB [12] afin de réduire drastiquement la complexitéalgorithmique et de rendre les temps de calcul acceptables dans des conditions réelles de production. Nous avons utiliséquatre jeux de données, 2 images issues de la bande panchromatique du satellite Pléiades 1A (0,7 mètre de résolution) et deuximages issues du produit Supermode du satellite Spot 5 [5] (2,5 mètres de résolution). Nous avons utilisé une architecture detype High Performance Computing (HPC) basée sur des processeurs Intel Xeon E5-2650 (2,2-2,9 Ghz). Les implémentationset les paramètres optimaux pour chaque méthode ont été extraits de la base IPOL (ipol.im) et notés NLB [9], NLM [4],BLS-GSM [14], BM3D [8] and K-SVD [10].L’évaluation des résultats a été réalisée à l’aide du nombre de pixels traités par seconde pour l’évaluation de l’efficienceet du Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) pour l’évaluation de la qualité du débruitage (l’évaluation de la qualité se faiten comparaison avec une référence correspondant, pour chaque image, à une image considérée comme sans bruit par unpanel d’experts). La comparaison avec les méthodes issues de l’état de l’art montre que les méthodes NLB, K-SVD etBM3D fournissent les meilleures qualités de débruitage en terme de PSNR, avec un avantage notable pour la méthode NLBconcernant le nombre de pixels traités par seconde (voir tableau 1). Un exemple de débruitage est présenté en figure 1.Nous avons également comparé la méthode NLB originale avec sa version optimisée qui inclue un nouveau paramètre demasquage et un nouveau paramètre de définition de la forme de la fenêtre de recherche. Une étude de sensibilité sur ces deuxnouveaux paramètres [12] nous a permis d’extraire deux scénarios de paramétrisation que nous avons nommés NLB Optimalet NLB Optimal Fast. A l’issue de cette expérimentation, nous observons que la version NLB Optimal produit des résultatsde qualité équivalente à la méthode originale avec une réduction du temps de calcul (facteur 2). La version NLB Optimal Fastdégrade très légèrement les résultats mais réduit drastiquement les temps de calcul (facteur 4) et permet d’atteindre l’objectifdes 200K pixels débruités par seconde.4 Travaux en coursNous travaillons actuellement sur l’évaluation de l’impact du processus complet de restauration, dont fait partie le débruitage,sur les traitements en aval tels que la génération de modèle numérique de terrain, la classification ou la détection d’objet. Cestravaux fournissent des premiers résultats très prometteurs notamment sur la génération de modèle numérique de terrain àpartir de couples stéréoscopiques Pléiades avec une amélioration significative de la précision du modèle. Une présentationplus détaillée des derniers résultats obtenus sera donnée dans la version finale du résumé et lors de la conférence CFPT 2018.5 Conclusion et perspectivesLes optimisations apportées à l’algorithme Non Local Bayes ont permis une réduction importante des temps de calculs touten conservant une excellente qualité de restauration. Grâce aux améliorations apportées à l’algorithme NLB, cette nouvelleméthode est désormais utilisable dans les chaînes de production en continu de type Pléiades (plusieurs centaines de produitspar jour) ou le retraitement massif d’archives comme Spot 5 THR (environ 415K produits) dans le cadre de l’initiative CNESSpot World Heritage (SWH). Nous travaillons également sur l’évaluation et la quantification de l’apport de cette nouvelleméthode de restauration sur les applications avales telles que la génération de modèles numériques de terrain, de cartographied’occupation du sol ou de détection d’objet. Les premiers résultats sont encourageants et montrent une augmentation de laqualité des résultats.RemerciementsCe travail a été partiellement financé par le CNES dans le cadre d’une bourse de recherche postdoctorale.Références[1] Francis J Anscombe. The transformation of Poisson, binomial and negative-binomial data. Biometrika, 35(3/4) :246–254, 1948.[2] Simon Baillarin, Chantal Panem, Laurent Lebegue, and François Bignalet-Cazalet. Pleiades-HR imaging system :ground processing and products performances, few months before launch. In ISPRS Advancing Remote Sensing Science,volume XXXVIII, pages 51–55, Vienna, Austria, 2010. W. Wagner, B. Székely.[3] A. Buades, B. Coll, and J. M. Morel. A Review of Image Denoising Algorithms, with a New One. Multiscale Modeling& Simulation, 4(2) :490–530, 2005.[4] Antoni Buades, Bartomeu Coll, and Jean-Michel Morel. Non-Local Means Denoising. Image Processing On Line,1 :208–212, 2011.[5] Bernard Rouge Christophe Latry. 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Masse, S. Lefevre, R. Binet, S. Artigues, P. Lassalle, G. Blanchet, and S. Baillarin. Fast and accurate denoising me-thod applied to very high resolution optical remote sensing images. In Proc. SPIE. 10427, Image and Signal Processingfor Remote Sensing XXIII, volume 10427, page 20, Varsaw, Poland, 2017.[12] A. Masse, S. Lefèvre, R. Binet, S. Artigues, G. Blanchet, and S. Baillarin. Denoising very high resolution optical remotesensing images : Application and optimization of nonlocal bayes method. IEEE Journal of Selected Topics in AppliedEarth Observations and Remote Sensing, 11(3) :691–700, March 2018.[13] Julien Nosavan, Agathe Moreau, Antoine Masse, Benoît Chausserie-Laprée, and Claire Caillet. Spot World Heritage :Spot 1-5 data curation and valorization with new enhanced SWH products. In Proc. of the 2017 conference on Big Datafrom Space (BiDS’17), pages 225–228, Toulouse, France, November 2017.[14] Boshra Rajaei. An Analysis and Improvement of the BLS-GSM Denoising Method. Image Processing On Line, 4 :44–70, 2014.

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