論文の概要: Cloud removal Using Atmosphere Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01981v1
- Date: Wed, 5 Oct 2022 01:29:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-06 13:25:52.707233
- Title: Cloud removal Using Atmosphere Model
- Title（参考訳）: 大気モデルによる雲除去
- Authors: Yi Guo, Feng Li and Zhuo Wang
- Abstract要約: クラウド除去はリモートセンシングデータ分析において重要なタスクである。
本稿では,低階及びスパースモデルの枠組みにおける任意のシーンの画像の時間的シーケンスに散乱モデルを用いることを提案する。
本研究では,クラウドカバーを定量的に解析できる半現実的シミュレーション手法を開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.259230333873744
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Cloud removal is an essential task in remote sensing data analysis. As the
image sensors are distant from the earth ground, it is likely that part of the
area of interests is covered by cloud. Moreover, the atmosphere in between
creates a constant haze layer upon the acquired images. To recover the ground
image, we propose to use scattering model for temporal sequence of images of
any scene in the framework of low rank and sparse models. We further develop
its variant, which is much faster and yet more accurate. To measure the
performance of different methods {\em objectively}, we develop a semi-realistic
simulation method to produce cloud cover so that various methods can be
quantitatively analysed, which enables detailed study of many aspects of cloud
removal algorithms, including verifying the effectiveness of proposed models in
comparison with the state-of-the-arts, including deep learning models, and
addressing the long standing problem of the determination of regularisation
parameters. The latter is companioned with theoretic analysis on the range of
the sparsity regularisation parameter and verified numerically.
- Abstract（参考訳）: クラウド除去はリモートセンシングデータ分析において重要なタスクである。
画像センサーは地上から遠ざかっているため、興味のある領域の一部は雲に覆われている可能性が高い。
さらに、中間の雰囲気は、取得した画像上に一定ヘイズ層を生成する。
地上画像の復元には,低階及びスパースモデルの枠組みにおける任意のシーンの画像の時間的シーケンスに散乱モデルを用いることを提案する。
私たちはさらに、より高速で、より正確である、その変種を開発します。
異なる手法の性能を客観的に測定するために, クラウドカバーを生成するための半現実的シミュレーション手法を開発し, 様々な手法を定量的に解析し, 提案手法の有効性の検証, ディープラーニングモデルを含む最先端モデルとの比較, 正規化パラメータの決定の長期的問題への対処など, クラウド除去アルゴリズムの多くの側面について詳細な研究を可能にした。
後者は、スパーシティ正規化パラメータの範囲に関する理論解析と連動し、数値的に検証される。
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