論文の概要: A Robust Imbalanced SAR Image Change Detection Approach Based on Deep Difference Image and PCANet

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.01768v1
• Date: Tue, 3 Mar 2020 20:05:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 23:18:14.902745
• Title: A Robust Imbalanced SAR Image Change Detection Approach Based on Deep Difference Image and PCANet
• Title（参考訳）: 深部画像とPCANetに基づくロバスト不均衡SAR画像変化検出手法
• Authors: Xinzheng Zhang, Hang Su, Ce Zhang, Peter M. Atkinson, Xiaoheng Tan, Xiaoping Zeng and Xin Jian
• Abstract要約: 深層学習に基づく非平衡多時間合成開口レーダ(SAR)画像に対して,新しいロバストな変化検出手法を提案する。 我々の主な貢献は、差分画像を生成する新しい方法と並列ファジィc-means(FCM)クラスタリング法を開発することである。 実験の結果,提案手法は不均衡なSARデータに対して有効で頑健であり,ほとんどの最先端手法よりも99.52%変化検出精度を実現していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.217242547269947
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this research, a novel robust change detection approach is presented for imbalanced multi-temporal synthetic aperture radar (SAR) image based on deep learning. Our main contribution is to develop a novel method for generating difference image and a parallel fuzzy c-means (FCM) clustering method. The main steps of our proposed approach are as follows: 1) Inspired by convolution and pooling in deep learning, a deep difference image (DDI) is obtained based on parameterized pooling leading to better speckle suppression and feature enhancement than traditional difference images. 2) Two different parameter Sigmoid nonlinear mapping are applied to the DDI to get two mapped DDIs. Parallel FCM are utilized on these two mapped DDIs to obtain three types of pseudo-label pixels, namely, changed pixels, unchanged pixels, and intermediate pixels. 3) A PCANet with support vector machine (SVM) are trained to classify intermediate pixels to be changed or unchanged. Three imbalanced multi-temporal SAR image sets are used for change detection experiments. The experimental results demonstrate that the proposed approach is effective and robust for imbalanced SAR data, and achieve up to 99.52% change detection accuracy superior to most state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ディープラーニングに基づく不均衡多時間合成開口レーダ(sar)画像に対して,新しいロバストな変化検出手法を提案する。 我々の主な貢献は、差分画像を生成する新しい方法と並列ファジィc-means(FCM)クラスタリング法を開発することである。 提案手法の主なステップは以下の通りである。 1) 深層学習における畳み込みとプーリングにインスパイアされたDDI(Deep difference image)がパラメータ化プーリングに基づいて得られ, 従来の差分画像よりもスペックル抑制と特徴強調が向上した。 2) 2つの異なるパラメータSigmoid非線形マッピングをDDIに適用し、2つのDDIをマッピングした。 これら2つのマップ化されたDDIに並列FCMを用い、3種類の擬似ラベル画素、すなわち変化画素、変化画素、中間画素を得る。 3)サポートベクタマシン(SVM)を備えたPCANetをトレーニングし、中間画素の変更や変更を分類する。 変化検出実験には3つの不均衡多時間SAR画像セットが使用される。 実験の結果,提案手法は不均衡なSARデータに対して有効で頑健であり,ほとんどの最先端手法よりも99.52%変化検出精度を実現していることがわかった。

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