論文の概要: Generative Adversarial Networks for Synthesizing InSAR Patches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.01184v1
• Date: Mon, 3 Aug 2020 20:51:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 07:22:46.922142
• Title: Generative Adversarial Networks for Synthesizing InSAR Patches
• Title（参考訳）: InSARパッチの合成のためのジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワーク
• Authors: Philipp Sibler, Yuanyuan Wang, Stefan Auer, Mohsin Ali, Xiao Xiang Zhu
• Abstract要約: GAN(Generative Adversarial Networks)は、光学的および実数値的なSAR強度画像間の画像翻訳タスクで一定の成功を収めている。 人工的複素数値InSAR画像スタックの合成は、知覚的品質に加えて、位相ノイズや位相コヒーレンスといったより厳密な品質指標を求める。 本稿では、生成CNN構造の信号処理モデルを提供し、それらの品質指標に影響を与える影響を説明し、与えられたCNN構造に対する複素数値データのマッピングスキームを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.260123615399035
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative Adversarial Networks (GANs) have been employed with certain success for image translation tasks between optical and real-valued SAR intensity imagery. Applications include aiding interpretability of SAR scenes with their optical counterparts by artificial patch generation and automatic SAR-optical scene matching. The synthesis of artificial complex-valued InSAR image stacks asks for, besides good perceptual quality, more stringent quality metrics like phase noise and phase coherence. This paper provides a signal processing model of generative CNN structures, describes effects influencing those quality metrics and presents a mapping scheme of complex-valued data to given CNN structures based on popular Deep Learning frameworks.
• Abstract（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Networks)は、光学的および実数値的なSAR強度画像間の画像翻訳タスクで一定の成功を収めている。 応用例としては、人工パッチ生成と自動SAR-光シーンマッチングによるSARシーンの解釈性の支援がある。 人工的複素数値InSAR画像スタックの合成は、知覚的品質に加えて、位相ノイズや位相コヒーレンスといったより厳密な品質指標を求める。 本稿では、生成CNN構造の信号処理モデルを提供し、それらの品質指標に影響を与える影響を記述し、一般的なディープラーニングフレームワークに基づく複素数値データのマッピングスキームを提案する。

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