Fugu-MT 論文翻訳(概要): ATASI-Net: An Efficient Sparse Reconstruction Network for Tomographic SAR Imaging with Adaptive Threshold

論文の概要: ATASI-Net: An Efficient Sparse Reconstruction Network for Tomographic SAR Imaging with Adaptive Threshold

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.16855v1
Date: Wed, 30 Nov 2022 09:55:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-01 17:49:59.927381
Title: ATASI-Net: An Efficient Sparse Reconstruction Network for Tomographic SAR Imaging with Adaptive Threshold
Title（参考訳）: ATASI-Net:適応閾値を用いた断層撮影のための効率的なスパース再構成ネットワーク
Authors: Muhan Wang, Zhe Zhang, Xiaolan Qiu, Silin Gao, Yue Wang
Abstract要約: 本稿では,解析的反復収縮しきい値決定アルゴリズム(ALISTA)に基づく,効率的なスパース展開ネットワークを提案する。 ATASI-Netの各層における重み行列は、オフライン最適化問題の解法として事前計算される。さらに、各方位領域画素に対して適応しきい値を導入し、しきい値収縮を層蒸着だけでなく素子的にも可能とする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.379416816598873
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Tomographic SAR technique has attracted remarkable interest for its ability of three-dimensional resolving along the elevation direction via a stack of SAR images collected from different cross-track angles. The emerged compressed sensing (CS)-based algorithms have been introduced into TomoSAR considering its super-resolution ability with limited samples. However, the conventional CS-based methods suffer from several drawbacks, including weak noise resistance, high computational complexity, and complex parameter fine-tuning. Aiming at efficient TomoSAR imaging, this paper proposes a novel efficient sparse unfolding network based on the analytic learned iterative shrinkage thresholding algorithm (ALISTA) architecture with adaptive threshold, named Adaptive Threshold ALISTA-based Sparse Imaging Network (ATASI-Net). The weight matrix in each layer of ATASI-Net is pre-computed as the solution of an off-line optimization problem, leaving only two scalar parameters to be learned from data, which significantly simplifies the training stage. In addition, adaptive threshold is introduced for each azimuth-range pixel, enabling the threshold shrinkage to be not only layer-varied but also element-wise. Moreover, the final learned thresholds can be visualized and combined with the SAR image semantics for mutual feedback. Finally, extensive experiments on simulated and real data are carried out to demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed method.
Abstract（参考訳）: トモグラフィーSAR技術は、異なるトラック角度から収集されたSAR画像のスタックを介して、標高方向に沿って3次元分解する能力に顕著な関心を集めている。 emerged compression sensing (cs)ベースのアルゴリズムは、限られたサンプルによる超解像能力を考慮してtomosarに導入されている。しかし,従来のcs法では,ノイズ抵抗の弱さ,計算複雑性の高まり,複雑なパラメータの微調整など,いくつかの欠点がある。本稿では, 適応閾値を持つ解析的反復収縮しきい値アルゴリズム (ALISTA) に基づく, アダプティブスレッショルド ALISTA ベースのスパースイメージングネットワーク (ATASI-Net) に基づく, 効率的なスパース展開ネットワークを提案する。 ATASI-Netの各層における重み行列はオフライン最適化問題の解法として事前計算され、データから学習すべきスカラーパラメータは2つしか残らず、トレーニング段階を著しく単純化する。さらに、各方位範囲画素に対して適応しきい値を導入し、閾値縮小を層変動だけでなく要素分割も可能とした。さらに、最終的な学習閾値を可視化し、相互フィードバックのためのSARイメージセマンティクスと組み合わせることができる。最後に、シミュレーションおよび実データに関する広範な実験を行い、提案手法の有効性と効率を実証した。

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