論文の概要: Proximal PanNet: A Model-Based Deep Network for Pansharpening

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04286v1
• Date: Sat, 12 Feb 2022 15:49:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-13 13:59:49.937063
• Title: Proximal PanNet: A Model-Based Deep Network for Pansharpening
• Title（参考訳）: Proximal PanNet: パンシャーピングのためのモデルベースディープネットワーク
• Authors: Xiangyong Cao, Yang Chen, Wenfei Cao
• Abstract要約: 本稿では,モデルに基づく手法と深層学習手法を組み合わせることで,パンシャーピングのための新しいディープネットワークを提案する。 畳み込みニューラルネットワークを用いて近位演算子を学習することにより、反復アルゴリズムをPanNetと呼ばれるディープネットワークに展開する。 いくつかのベンチマークデータセットの実験結果から、我々のネットワークは定量的にも定性的にも他の先進的な手法よりも優れた性能を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.695233311615498
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recently, deep learning techniques have been extensively studied for pansharpening, which aims to generate a high resolution multispectral (HRMS) image by fusing a low resolution multispectral (LRMS) image with a high resolution panchromatic (PAN) image. However, existing deep learning-based pansharpening methods directly learn the mapping from LRMS and PAN to HRMS. These network architectures always lack sufficient interpretability, which limits further performance improvements. To alleviate this issue, we propose a novel deep network for pansharpening by combining the model-based methodology with the deep learning method. Firstly, we build an observation model for pansharpening using the convolutional sparse coding (CSC) technique and design a proximal gradient algorithm to solve this model. Secondly, we unfold the iterative algorithm into a deep network, dubbed as Proximal PanNet, by learning the proximal operators using convolutional neural networks. Finally, all the learnable modules can be automatically learned in an end-to-end manner. Experimental results on some benchmark datasets show that our network performs better than other advanced methods both quantitatively and qualitatively.
• Abstract（参考訳）: 近年,低分解能マルチスペクトル (LRMS) 画像と高分解能パンクロマティック (PAN) 画像とを融合させて高分解能マルチスペクトル (HRMS) 画像を生成するパンシャーピングの深層学習技術が広く研究されている。 しかし,既存の深層学習に基づくパンシャーピング手法では,LRMSとPANからHRMSへのマッピングを直接学習する。 これらのネットワークアーキテクチャには十分な解釈性がないため、さらなるパフォーマンス向上が制限される。 そこで本研究では,モデルベース手法とディープラーニング手法を組み合わせることにより,パンシャープ化のための新たな深層ネットワークを提案する。 まず、畳み込みスパース符号化(CSC)技術を用いてパンスハーペンの観測モデルを構築し、このモデルを解くための近似勾配アルゴリズムを設計する。 次に,畳み込みニューラルネットワークを用いて近位演算子を学習することにより,反復アルゴリズムを近位パンネットと呼ばれる深層ネットワークに展開する。 最後に、すべての学習可能なモジュールはエンドツーエンドで自動的に学習することができる。 いくつかのベンチマークデータセットの実験結果から、我々のネットワークは定量的にも定性的にも他の先進的な手法よりも優れた性能を示している。

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