Predicting Filtered Image Quality Using Transfer Learning on Sentinel-1 Speckle Noise with DenseNet-121
Speckle noise inherent to synthetic aperture radar (SAR) imagery degrades image quality and complicates automated analysis in Earth observation applications. Quantitative assessment of despeckling results requires computing quality metrics against reference images, which are unavailable in operation...
Saved in:
| Date: | 2025 |
|---|---|
| Main Authors: | , |
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Scientific Centre for Aerospace Research of the Earth Institute of Geological Science National Academy of Sciences of Ukraine, Kyiv, Ukraine
2025
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://ujrs.org.ua/ujrs/article/view/293 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Ukrainian Journal of Remote Sensing of the Earth |
Institution
Ukrainian Journal of Remote Sensing of the Earth| _version_ | 1856543083219386368 |
|---|---|
| author | Al-Senaikh, Raed Rubel, Oleksii |
| author_facet | Al-Senaikh, Raed Rubel, Oleksii |
| author_sort | Al-Senaikh, Raed |
| baseUrl_str | |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2026-01-04T22:22:35Z |
| description | Speckle noise inherent to synthetic aperture radar (SAR) imagery degrades image quality and complicates automated analysis in Earth observation applications. Quantitative assessment of despeckling results requires computing quality metrics against reference images, which are unavailable in operational SAR scenarios. This paper presents a method for a priori prediction of filtered Sentinel-1 SAR image quality metrics before applying speckle noise filters. Unlike existing approaches predicting relative quality improvement, the proposed method predicts absolute values of five metrics (PSNR, WSNR, SSIM, MS-SSIM, FSIM) for a specific filter, enabling direct comparison and rational filter selection. The methodology employs transfer learning of DenseNet-121 convolutional neural network, pre-trained on ImageNet, adapted for single-channel SAR inputs through architectural modifications including input layer transformation, pooling optimization, and regression head replacement. A novel synthetic data generation pipeline utilizes histogram matching of Sentinel-2 optical images with Sentinel-1 SAR references to create training samples preserving ground truth. Dynamic gamma-distributed speckle noise addition with variable ENL ∈ [2, 6] enhances data variability and model robustness. Experiments with six classical filters (Gamma MAP, Lee, Enhanced Lee, Frost, SRAD, Kuan) demonstrate high prediction accuracy across all filter-metric combinations. The coefficient of determination R² reaches 0.997 for best combinations and exceeds 0.97 for most of the 30 trained models. Mean absolute prediction errors remain below 0.29 dB for PSNR and 0.014 for SSIM across all tested configurations. The approach enables a priori quality prediction without reference images, allowing optimization of SAR processing workflows and resource planning before resource-intensive despeckling.
Contributions of Authors: Conceptualization, Raed A. and Oleksii R.; methodology, Raed A.; formal analysis, Raed A.; investigation, Raed A. and Oleksii R.; data curation, Raed A. and Oleksii R.; writing—original draft preparation, Raed A.; writing—review and editing, Raed A. and Oleksii R.; visualization, Raed A. All authors have read and agreed to the published version of the manuscript.
Funding: This research received no external funding.
Data Availability Statement: The processed dataset is available in the Zenodo repository (https://zenodo.org/uploads/17253925). Python implementation code is available in the GitHub repository (https://github.com/rsenaikh/Predicting_Quality_after_Noise_Removal).
Acknowledgments: The authors would like to express their sincere gratitude to the Copernicus Data Space Ecosystem for providing open access to Sentinel-1 and Sentinel-2 data. We are also grateful to reviewers and editors for their valuable comments, recommendations, and attention to the work.
Conflicts of Interest: The authors declare no conflict of interest. |
| first_indexed | 2026-02-08T07:57:35Z |
| format | Article |
| id | uajuacgovua-article-293 |
| institution | Ukrainian Journal of Remote Sensing of the Earth |
| language | English |
| last_indexed | 2026-02-08T07:57:35Z |
| publishDate | 2025 |
| publisher | Scientific Centre for Aerospace Research of the Earth Institute of Geological Science National Academy of Sciences of Ukraine, Kyiv, Ukraine |
| record_format | ojs |
| spelling | uajuacgovua-article-2932026-01-04T22:22:35Z Predicting Filtered Image Quality Using Transfer Learning on Sentinel-1 Speckle Noise with DenseNet-121 Прогнозування якості відфільтрованих зображень з використанням трансферного навчання на спекл-шумі Sentinel-1 з DenseNet-121 Al-Senaikh, Raed Rubel, Oleksii Speckle noise Sentinel-1 image quality metrics DenseNet-121 transfer learning Спекл-шум Sentinel-1 метрики якості зображень DenseNet-121 трансферне навчання Speckle noise inherent to synthetic aperture radar (SAR) imagery degrades image quality and complicates automated analysis in Earth observation applications. Quantitative assessment of despeckling results requires computing quality metrics against reference images, which are unavailable in operational SAR scenarios. This paper presents a method for a priori prediction of filtered Sentinel-1 SAR image quality metrics before applying speckle noise filters. Unlike existing approaches predicting relative quality improvement, the proposed method predicts absolute values of five metrics (PSNR, WSNR, SSIM, MS-SSIM, FSIM) for a specific filter, enabling direct comparison and rational filter selection. The methodology employs transfer learning of DenseNet-121 convolutional neural network, pre-trained on ImageNet, adapted for single-channel SAR inputs through architectural modifications including input layer transformation, pooling optimization, and regression head replacement. A novel synthetic data generation pipeline utilizes histogram matching of Sentinel-2 optical images with Sentinel-1 SAR references to create training samples preserving ground truth. Dynamic gamma-distributed speckle noise addition with variable ENL ∈ [2, 6] enhances data variability and model robustness. Experiments with six classical filters (Gamma MAP, Lee, Enhanced Lee, Frost, SRAD, Kuan) demonstrate high prediction accuracy across all filter-metric combinations. The coefficient of determination R² reaches 0.997 for best combinations and exceeds 0.97 for most of the 30 trained models. Mean absolute prediction errors remain below 0.29 dB for PSNR and 0.014 for SSIM across all tested configurations. The approach enables a priori quality prediction without reference images, allowing optimization of SAR processing workflows and resource planning before resource-intensive despeckling. Contributions of Authors: Conceptualization, Raed A. and Oleksii R.; methodology, Raed A.; formal analysis, Raed A.; investigation, Raed A. and Oleksii R.; data curation, Raed A. and Oleksii R.; writing—original draft preparation, Raed A.; writing—review and editing, Raed A. and Oleksii R.; visualization, Raed A. All authors have read and agreed to the published version of the manuscript. Funding: This research received no external funding. Data Availability Statement: The processed dataset is available in the Zenodo repository (https://zenodo.org/uploads/17253925). Python implementation code is available in the GitHub repository (https://github.com/rsenaikh/Predicting_Quality_after_Noise_Removal). Acknowledgments: The authors would like to express their sincere gratitude to the Copernicus Data Space Ecosystem for providing open access to Sentinel-1 and Sentinel-2 data. We are also grateful to reviewers and editors for their valuable comments, recommendations, and attention to the work. Conflicts of Interest: The authors declare no conflict of interest. Спекл-шум, притаманний зображенням радара із синтезованою апертурою (РСА), погіршує якість зображень та ускладнює автоматизований аналіз у застосуваннях дистанційного зондування Землі. Кількісна оцінка результатів фільтрації потребує обчислення метрик якості відносно еталонних зображень, які недоступні в операційних сценаріях РСА. У цій статті представлено метод апріорного прогнозування метрик якості відфільтрованих РСА-зображень Sentinel-1 до застосування фільтрів придушення спекл-шуму. На відміну від існуючих підходів, що прогнозують відносне покращення якості, запропонований метод прогнозує абсолютні значення п'яти метрик (PSNR, WSNR, SSIM, MS-SSIM, FSIM) для конкретного фільтра, що забезпечує пряме порівняння та раціональний вибір фільтра. Методологія використовує трансферне навчання згорткової нейронної мережі DenseNet-121, попередньо навченої на ImageNet, адаптованої для одноканальних РСА-входів шляхом архітектурних модифікацій, включаючи трансформацію вхідного шару, оптимізацію пулінгу та заміну вихідного регресійного шару. Новий конвеєр генерації синтетичних даних використовує зіставлення гістограм оптичних зображень Sentinel-2 з еталонними РСА-знімками Sentinel-1 для створення навчальних зразків із збереженням еталонних даних. Динамічне додавання гамма-розподіленого спекл-шуму зі змінним ENL ∈ [2, 6] підвищує варіативність даних та стійкість моделі. Експерименти з шістьма класичними фільтрами (Gamma MAP, Lee, Enhanced Lee, Frost, SRAD, Kuan) демонструють високу точність прогнозування для всіх комбінацій фільтр-метрика. Коефіцієнт детермінації R² досягає 0,997 для найкращих комбінацій та перевищує 0,97 для більшості з 30 навчених моделей. Середні абсолютні похибки прогнозування не перевищують 0,29 дБ для PSNR та 0,014 для SSIM для всіх протестованих конфігурацій. Підхід забезпечує апріорне прогнозування якості без еталонних зображень, дозволяючи оптимізувати робочі процеси обробки РСА-даних та планування ресурсів до виконання ресурсомістких операцій фільтрації. Внесок авторів: Концептуалізація — Раед А. та Олексій Р.; методологія — Раед А.; формальний аналіз — Раед А.; дослідження — Раед А. та Олексій Р.; обробка даних — Раед А. та Олексій Р.; написання — підготовка оригінального тексту — Раед А.; написання — рецензування та редагування — Раед А. та Олексій Р.; візуалізація — Раед А. Всі автори прочитали та погодилися з опублікованою версією рукопису. Фінансування: Це дослідження не отримало зовнішнього фінансування. Доступність даних: Оброблений набір даних доступний у репозиторії Zenodo (https://zenodo.org/uploads/17253925). Код програмної реалізації на Python доступний у репозиторії GitHub (https://github.com/rsenaikh/Predicting_Quality_after_Noise_Removal). Подяки: Автори висловлюють щиру подяку Copernicus Data Space Ecosystem за надання відкритого доступу до даних Sentinel-1 та Sentinel-2. Також вдячні рецензентам та редакторам за цінні коментарі, рекомендації та увагу до роботи. Конфлікти інтересів: Автори заявляють, що не мають конфлікту інтересів. Scientific Centre for Aerospace Research of the Earth Institute of Geological Science National Academy of Sciences of Ukraine, Kyiv, Ukraine 2025-12-30 Article Article application/pdf https://ujrs.org.ua/ujrs/article/view/293 10.36023/ujrs.2025.12.4.293 Ukrainian journal of remote sensing; Vol. 12 No. 4 (2025); 4-15 Украинский журнал дистанционного зондирования Земли; Том 12 № 4 (2025); 4-15 Український журнал дистанційного зондування Землі; Том 12 № 4 (2025); 4-15 2313-2132 en https://ujrs.org.ua/ujrs/article/view/293/296 Copyright (c) 2025 Ukrainian journal of remote sensing |
| spellingShingle | Speckle noise Sentinel-1 image quality metrics DenseNet-121 transfer learning Al-Senaikh, Raed Rubel, Oleksii Predicting Filtered Image Quality Using Transfer Learning on Sentinel-1 Speckle Noise with DenseNet-121 |
| title | Predicting Filtered Image Quality Using Transfer Learning on Sentinel-1 Speckle Noise with DenseNet-121 |
| title_alt | Прогнозування якості відфільтрованих зображень з використанням трансферного навчання на спекл-шумі Sentinel-1 з DenseNet-121 |
| title_full | Predicting Filtered Image Quality Using Transfer Learning on Sentinel-1 Speckle Noise with DenseNet-121 |
| title_fullStr | Predicting Filtered Image Quality Using Transfer Learning on Sentinel-1 Speckle Noise with DenseNet-121 |
| title_full_unstemmed | Predicting Filtered Image Quality Using Transfer Learning on Sentinel-1 Speckle Noise with DenseNet-121 |
| title_short | Predicting Filtered Image Quality Using Transfer Learning on Sentinel-1 Speckle Noise with DenseNet-121 |
| title_sort | predicting filtered image quality using transfer learning on sentinel-1 speckle noise with densenet-121 |
| topic | Speckle noise Sentinel-1 image quality metrics DenseNet-121 transfer learning |
| topic_facet | Speckle noise Sentinel-1 image quality metrics DenseNet-121 transfer learning Спекл-шум Sentinel-1 метрики якості зображень DenseNet-121 трансферне навчання |
| url | https://ujrs.org.ua/ujrs/article/view/293 |
| work_keys_str_mv | AT alsenaikhraed predictingfilteredimagequalityusingtransferlearningonsentinel1specklenoisewithdensenet121 AT rubeloleksii predictingfilteredimagequalityusingtransferlearningonsentinel1specklenoisewithdensenet121 AT alsenaikhraed prognozuvannââkostívídfílʹtrovanihzobraženʹzvikoristannâmtransfernogonavčannânaspeklšumísentinel1zdensenet121 AT rubeloleksii prognozuvannââkostívídfílʹtrovanihzobraženʹzvikoristannâmtransfernogonavčannânaspeklšumísentinel1zdensenet121 |