論文の概要: SAR Image Despeckling Based on Convolutional Denoising Autoencoder

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.14627v1
• Date: Mon, 30 Nov 2020 09:02:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-07 04:15:05.139315
• Title: SAR Image Despeckling Based on Convolutional Denoising Autoencoder
• Title（参考訳）: 畳み込み復号化オートエンコーダによるSAR画像の復号化
• Authors: Qianqian Zhang and Ruizhi Sun
• Abstract要約: SAR(Synthetic Aperture Radar)イメージングでは、画像解析において非特異性が非常に重要である。 本稿では,C-DAE(Convolutioal Denoising Autoencoder)を用いて,スペックルフリーなSAR画像の再構成を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.579420996461439
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In Synthetic Aperture Radar (SAR) imaging, despeckling is very important for image analysis,whereas speckle is known as a kind of multiplicative noise caused by the coherent imaging system. During the past three decades, various algorithms have been proposed to denoise the SAR image. Generally, the BM3D is considered as the state of art technique to despeckle the speckle noise with excellent performance. More recently, deep learning make a success in image denoising and achieved a improvement over conventional method where large train dataset is required. Unlike most of the images SAR image despeckling approach, the proposed approach learns the speckle from corrupted images directly. In this paper, the limited scale of dataset make a efficient exploration by using convolutioal denoising autoencoder (C-DAE) to reconstruct the speckle-free SAR images. Batch normalization strategy is integrated with C- DAE to speed up the train time. Moreover, we compute image quality in standard metrics, PSNR and SSIM. It is revealed that our approach perform well than some others.
• Abstract（参考訳）: 合成開口レーダ(SAR)イメージングでは、スペックルはコヒーレントイメージングシステムによって引き起こされる乗法ノイズの一種として知られており、画像解析に非常に重要である。 過去30年間、様々なアルゴリズムがSAR画像に悪影響を及ぼすために提案されてきた。 一般的に、BM3Dはスペックルノイズを除去する技術として優れた性能で評価されている。 最近では、ディープラーニングが画像の認知に成功し、大規模なデータセットを必要とする従来の手法よりも改善された。 多くの画像SAR画像非特定アプローチとは異なり、提案手法は破損した画像から直接スペックルを学習する。 本稿では,C-DAE(Convolutioal Denoising Autoencoder)を用いて,スペックルフリーなSAR画像の再構成を行う。 バッチ正規化戦略はC-DAEと統合され、列車時間を短縮する。 さらに,標準指標であるPSNRとSSIMの画質を計算した。 私たちのアプローチは他の方法よりも優れていることが判明した。

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