Fugu-MT 論文翻訳(概要): Polarimetric SAR Image Semantic Segmentation with 3D Discrete Wavelet Transform and Markov Random Field

論文の概要: Polarimetric SAR Image Semantic Segmentation with 3D Discrete Wavelet Transform and Markov Random Field

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.11014v1
Date: Wed, 5 Aug 2020 08:28:18 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2022-11-02 18:30:59.356018
Title: Polarimetric SAR Image Semantic Segmentation with 3D Discrete Wavelet Transform and Markov Random Field
Title（参考訳）: 3次元離散ウェーブレット変換とマルコフ確率場を用いたポラリメトリックsar画像意味セグメンテーション
Authors: Haixia Bi, Lin Xu, Xiangyong Cao, Yong Xue, Zongben Xu
Abstract要約: 本稿では,文脈的PolSAR画像セマンティックセグメンテーション手法を提案する。 3D-DWT手法は,新たに定義したチャネル的に一貫した特徴を入力として,スペックルノイズに頑健な識別的マルチスケール特徴を抽出する。 3D-DWT機能とMRFプリエントを同時に活用することにより、セグメンテーション中にコンテキスト情報が完全に統合され、正確かつスムーズなセグメンテーションが保証される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 32.59900433812833
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Polarimetric synthetic aperture radar (PolSAR) image segmentation is currently of great importance in image processing for remote sensing applications. However, it is a challenging task due to two main reasons. Firstly, the label information is difficult to acquire due to high annotation costs. Secondly, the speckle effect embedded in the PolSAR imaging process remarkably degrades the segmentation performance. To address these two issues, we present a contextual PolSAR image semantic segmentation method in this paper.With a newly defined channelwise consistent feature set as input, the three-dimensional discrete wavelet transform (3D-DWT) technique is employed to extract discriminative multi-scale features that are robust to speckle noise. Then Markov random field (MRF) is further applied to enforce label smoothness spatially during segmentation. By simultaneously utilizing 3D-DWT features and MRF priors for the first time, contextual information is fully integrated during the segmentation to ensure accurate and smooth segmentation. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, we conduct extensive experiments on three real benchmark PolSAR image data sets. Experimental results indicate that the proposed method achieves promising segmentation accuracy and preferable spatial consistency using a minimal number of labeled pixels.
Abstract（参考訳）: ポラリメトリック合成開口レーダ(PolSAR)画像セグメンテーションは、現在リモートセンシングアプリケーションにおける画像処理において非常に重要である。しかし、これは2つの主な理由から難しい課題である。まず,アノテーションコストが高いためラベル情報を取得するのが困難である。第2に、PolSAR撮像プロセスに埋め込まれたスペックル効果は、セグメンテーション性能を著しく低下させる。本稿では,この2つの問題に対処するために,新たに定義されたチャネルワイズ一貫した特徴セットを入力として,3次元離散ウェーブレット変換(3d-dwt)手法を用いて,スペックルノイズにロバストなマルチスケール特徴の識別を行う。その後、マルコフ確率場(mrf)をさらに適用し、セグメンテーション中に空間的にラベルの滑らかさを強制する。 3D-DWT機能とMRFプリエントを同時に活用することにより、セグメンテーション中にコンテキスト情報が完全に統合され、正確かつスムーズなセグメンテーションが保証される。提案手法の有効性を示すため、3つの実ベンチマークPolSAR画像データセットに対して広範な実験を行った。実験結果から,提案手法は最小のラベル付き画素数を用いて,有望なセグメンテーション精度と良好な空間整合性を実現することが示唆された。

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