論文の概要: Despeckling Sentinel-1 GRD images by deep learning and application to
narrow river segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00692v1
- Date: Mon, 1 Feb 2021 08:24:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-02 15:47:50.318838
- Title: Despeckling Sentinel-1 GRD images by deep learning and application to
narrow river segmentation
- Title(参考訳): 深層学習によるSentinel-1 GRD画像の抽出と狭川セグメンテーションへの応用
- Authors: Nicolas Gasnier, Emanuele Dalsasso, Lo\"ic Denis, Florence Tupin
- Abstract要約: センチネル1GRD画像のコレクション上でのディープニューラルネットワークのトレーニングは、スペックルの空間的空間的相関に頑健な非特定アルゴリズムにつながる。
切り離されたニューラルネットワークによって事前に処理された画像に処理チェーンを適用すると、川がよりセグメンテーションされていることが示される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.506018346865459
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents a despeckling method for Sentinel-1 GRD images based on
the recently proposed framework "SAR2SAR": a self-supervised training strategy.
Training the deep neural network on collections of Sentinel 1 GRD images leads
to a despeckling algorithm that is robust to space-variant spatial correlations
of speckle. Despeckled images improve the detection of structures like narrow
rivers. We apply a detector based on exogenous information and a linear
features detector and show that rivers are better segmented when the processing
chain is applied to images pre-processed by our despeckling neural network.
- Abstract(参考訳): 本稿では,最近提案されたSAR2SAR(自己監督型トレーニング戦略)に基づく,Sentinel-1 GRD画像の非スペックリング手法を提案する。
Sentinel 1 GRD画像のコレクション上のディープニューラルネットワークのトレーニングは、スペックルの空間変動空間相関に堅牢な脱スペックリングアルゴリズムにつながります。
劣化した画像は狭い川のような構造物の検出を改善する。
我々は,外因性情報に基づく検出器と線形特徴検出器を適用し,デスペックリングニューラルネットワークにより予め処理された画像に対して処理チェーンを適用する場合,河川のセグメンテーションが良好であることを示す。
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