論文の概要: A Model-data-driven Network Embedding Multidimensional Features for Tomographic SAR Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15002v1
• Date: Mon, 28 Nov 2022 02:01:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 20:19:12.288059
• Title: A Model-data-driven Network Embedding Multidimensional Features for Tomographic SAR Imaging
• Title（参考訳）: 断層sarイメージングのための多次元特徴量埋め込みモデルデータ駆動ネットワーク
• Authors: Yu Ren, Xiaoling Zhang, Xu Zhan, Jun Shi, Shunjun Wei, Tianjiao Zeng
• Abstract要約: 多次元特徴量に基づくトモSARイメージングを実現するためのモデルデータ駆動型ネットワークを提案する。 画像シーンの多次元的特徴を効果的に向上するために、2つの2次元処理モジュール(畳み込みエンコーダ-デコーダ構造)を追加します。 従来のCS-based FISTA法とDL-based gamma-Net法と比較して,提案手法は良好な画像精度を有しつつ,完全性を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.489791364472879
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning (DL)-based tomographic SAR imaging algorithms are gradually being studied. Typically, they use an unfolding network to mimic the iterative calculation of the classical compressive sensing (CS)-based methods and process each range-azimuth unit individually. However, only one-dimensional features are effectively utilized in this way. The correlation between adjacent resolution units is ignored directly. To address that, we propose a new model-data-driven network to achieve tomoSAR imaging based on multi-dimensional features. Guided by the deep unfolding methodology, a two-dimensional deep unfolding imaging network is constructed. On the basis of it, we add two 2D processing modules, both convolutional encoder-decoder structures, to enhance multi-dimensional features of the imaging scene effectively. Meanwhile, to train the proposed multifeature-based imaging network, we construct a tomoSAR simulation dataset consisting entirely of simulation data of buildings. Experiments verify the effectiveness of the model. Compared with the conventional CS-based FISTA method and DL-based gamma-Net method, the result of our proposed method has better performance on completeness while having decent imaging accuracy.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング(DL)ベースのトモグラフィSARイメージングアルゴリズムの研究が徐々に進んでいる。 典型的には、展開ネットワークを用いて古典的圧縮センシング法(CS)の反復計算を模倣し、各範囲方位単位を個別に処理する。 しかし、この方法で有効活用されるのは1次元の特徴のみである。 隣接する分解単位間の相関を直接無視する。 そこで本研究では,多次元特徴量に基づくtomosarイメージングを実現するための新しいモデルデータ駆動ネットワークを提案する。 ディープ・アンフォールディング法により、2次元ディープ・アンフォールディング・イメージング・ネットワークを構築する。 そこで我々は,画像シーンの多次元的特徴を効果的に向上するために,畳み込みエンコーダ・デコーダ構造を2つの2次元処理モジュールに追加する。 一方,提案する多機能イメージングネットワークをトレーニングするために,建物シミュレーションデータからなるトモSARシミュレーションデータセットを構築した。 実験はモデルの有効性を検証する。 従来のCS-based FISTA法とDL-based gamma-Net法と比較して,提案手法は良好な画像精度を有しつつ,完全性を向上させる。

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