論文の概要: MM811 Project Report: Cloud Detection and Removal in Satellite Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11369v1
• Date: Wed, 21 Dec 2022 21:14:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-23 14:17:27.189147
• Title: MM811 Project Report: Cloud Detection and Removal in Satellite Images
• Title（参考訳）: MM811プロジェクト報告:衛星画像における雲の検出と除去
• Authors: Dale Chen-Song, Erfan Khalaji, Vaishali Rani
• Abstract要約: 我々は,アテンションGANを用いて衛星画像から雲を除去することを目的としている。 従来のGANとオートエンコーダを用いて得られた結果を再現して比較した。 このプロジェクトの結果は、クラウドフリーの衛星画像を必要とするアプリケーションの開発に利用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: For satellite images, the presence of clouds presents a problem as clouds obscure more than half to two-thirds of the ground information. This problem causes many issues for reliability in a noise-free environment to communicate data and other applications that need seamless monitoring. Removing the clouds from the images while keeping the background pixels intact can help address the mentioned issues. Recently, deep learning methods have become popular for researching cloud removal by demonstrating promising results, among which Generative Adversarial Networks (GAN) have shown considerably better performance. In this project, we aim to address cloud removal from satellite images using AttentionGAN and then compare our results by reproducing the results obtained using traditional GANs and auto-encoders. We use RICE dataset. The outcome of this project can be used to develop applications that require cloud-free satellite images. Moreover, our results could be helpful for making further research improvements.
• Abstract（参考訳）: 衛星画像では、雲の存在が問題となり、地上情報の3分の2以上を雲が隠している。 この問題は、シームレスな監視を必要とするデータやその他のアプリケーションと通信するためのノイズのない環境での信頼性に関する多くの問題を引き起こす。 背景のピクセルをそのままにして画像から雲を取り除くことは、前述の問題に対処するのに役立ちます。 近年,クラウド除去の研究において,gan(generative adversarial network)が優れた性能を示す有望な結果を示すことにより,ディープラーニング手法が普及している。 本研究では,衛星画像からの雲除去に attentiongan を用いて対処し,従来のgan とオートエンコーダを用いて得られた結果を再現して比較する。 RICEデータセットを使用します。 このプロジェクトの結果は、クラウドフリーの衛星画像を必要とするアプリケーションの開発に利用できる。 さらに,本研究はさらなる研究改善に役立つ可能性がある。

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