THÈSE - Recherche - IGN

finale de l’image. La focalisation des données SAR est une étape majeure dans le traitement
des données radar. Elle consiste à concentrer l’énergie des échos dispersés de la scène imagée
dans un pixel, en appliquant des filtres différents en distance et en azimut. On obtient ainsi
une image SLC ou Single Look Complex qui contient toute l’information d’amplitude et de
phase du signal rétrodiffusé.
2.1.1.2 Caractéristiques des images radar
Speckle
Le speckle, ou chatoiement, est un bruit multiplicatif caractéristique des images radar
qui résulte de l’interférence aléatoire des ondes cohérentes. Comme nous venons de le voir, la
réponse d’une cellule de résolution est la somme cohérente des réponses de plusieurs
réflecteurs élémentaires aux propriétés de diffusion indépendantes. Cela induit une très forte
dispersion des valeurs radiométriques, même au sein d’une zone homogène, qui se manifeste
par une texture « poivre et sel » sur les images : les points brillants correspondent aux
interférences constructives et les points sombres aux interférences destructives. Le speckle est
directement lié à l’organisation spatiale et aux caractéristiques diélectriques des diffuseurs
élémentaires contenus dans chaque cellule de résolution. C’est une information très riche mais
difficilement exploitable, qui peut réellement perturber le traitement des images ainsi que leur
interprétation. Cela réduit les performances des algorithmes de segmentation, de classification
et d’extraction d’informations. Il est donc recommandé de réduire son effet par un traitement
multi-visée ou un filtrage spatial afin d’améliorer la qualité visuelle des images. Le traitement
multi-visée consiste à moyenner plusieurs images acquises sur une même scène avec des
visées légèrement décalées. La résolution azimutale est alors diminuée au profit d’une
meilleure radiométrie. Le filtrage spatial consiste à lisser le bruit dans l’image. De nombreux
algorithmes ont été élaborés à cet effet, le challenge consistant à réduire la granularité des
images tout en préservant les structures. Il existe deux grandes familles de filtres : les filtres
linéaires tels que les filtres moyen ou médian, et les filtres non linéaires adaptatifs dont les
plus connus sont les filtres de Lee (Lee, 1980), Frost (Frost et al., 1982) et Kuan (Kuan et al.,
1987). Ces derniers, plus complexes, tiennent compte des caractéristiques des images et du
modèle statistique du bruit qui les affecte.
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