論文の概要: MrSARP: A Hierarchical Deep Generative Prior for SAR Image Super-resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00069v1
• Date: Wed, 30 Nov 2022 19:12:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 15:38:54.600846
• Title: MrSARP: A Hierarchical Deep Generative Prior for SAR Image Super-resolution
• Title（参考訳）: MSSARP: SAR画像の超高解像度化に先立つ階層的な深部生成
• Authors: Tushar Agarwal, Nithin Sugavanam, and Emre Ertin
• Abstract要約: SAR画像のための新しい階層的深部生成モデルMrSARPを提案する。 MrSARPは、異なる解像度でターゲットの現実的なイメージであるかどうかを判断するために、複数の解像度の画像を共同でスコアする批評家と共同で訓練されている。 我々は,この深部生成モデルを用いて,同じターゲットの低解像度画像から高解像度画像を取得する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5161531917413706
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Generative models learned from training using deep learning methods can be used as priors in inverse under-determined inverse problems, including imaging from sparse set of measurements. In this paper, we present a novel hierarchical deep-generative model MrSARP for SAR imagery that can synthesize SAR images of a target at different resolutions jointly. MrSARP is trained in conjunction with a critic that scores multi resolution images jointly to decide if they are realistic images of a target at different resolutions. We show how this deep generative model can be used to retrieve the high spatial resolution image from low resolution images of the same target. The cost function of the generator is modified to improve its capability to retrieve the input parameters for a given set of resolution images. We evaluate the model's performance using the three standard error metrics used for evaluating super-resolution performance on simulated data and compare it to upsampling and sparsity based image sharpening approaches.
• Abstract（参考訳）: 深層学習法を用いて学習した生成モデルは、スパースな測定セットからのイメージングを含む逆決定された逆問題の前駆体として使用できる。 本稿では,SAR画像のための新しい階層的深部生成モデルMrSARPについて述べる。 MrSARPは、異なる解像度でターゲットの現実的なイメージであるかどうかを判断するために、複数の解像度の画像を共同でスコアする批評家と共同で訓練されている。 我々は,この深部生成モデルを用いて,同じターゲットの低解像度画像から高解像度画像を取得する方法を示す。 ジェネレータのコスト関数は、所定の解像度画像の入力パラメータを取得する能力を改善するために修正される。 シミュレーションデータ上での超解像性能の評価に使用される3つの標準誤差指標を用いてモデルの性能を評価し,それをアップサンプリングおよびスパーシティに基づく画像シャープニング手法と比較した。

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