論文の概要: SAR-to-Optical Image Translation via Thermodynamics-inspired Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13839v1
• Date: Tue, 23 May 2023 09:02:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 17:37:20.563186
• Title: SAR-to-Optical Image Translation via Thermodynamics-inspired Network
• Title（参考訳）: sar-to-optical image translation via thermodynamics-inspired network (特集 熱力学)
• Authors: Mingjin Zhang, Jiamin Xu, Chengyu He, Wenteng Shang, Yunsong Li, and Xinbo Gao
• Abstract要約: 本稿では,SAR-to-Optical Image Translation (S2O-TDN) のための熱力学インスピレーションネットワークを提案する。 S2O-TDNは熱力学理論から導かれた明示的な設計原理に従い、説明可能性の利点を享受する。 公的なSEN1-2データセットの実験は、より繊細なテクスチャとより定量的な結果を持つ現在の手法よりも提案されたS2O-TDNの利点を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.71771171637677
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Synthetic aperture radar (SAR) is prevalent in the remote sensing field but is difficult to interpret in human visual perception. Recently, SAR-to-optical (S2O) image conversion methods have provided a prospective solution for interpretation. However, since there is a huge domain difference between optical and SAR images, they suffer from low image quality and geometric distortion in the produced optical images. Motivated by the analogy between pixels during the S2O image translation and molecules in a heat field, Thermodynamics-inspired Network for SAR-to-Optical Image Translation (S2O-TDN) is proposed in this paper. Specifically, we design a Third-order Finite Difference (TFD) residual structure in light of the TFD equation of thermodynamics, which allows us to efficiently extract inter-domain invariant features and facilitate the learning of the nonlinear translation mapping. In addition, we exploit the first law of thermodynamics (FLT) to devise an FLT-guided branch that promotes the state transition of the feature values from the unstable diffusion state to the stable one, aiming to regularize the feature diffusion and preserve image structures during S2O image translation. S2O-TDN follows an explicit design principle derived from thermodynamic theory and enjoys the advantage of explainability. Experiments on the public SEN1-2 dataset show the advantages of the proposed S2O-TDN over the current methods with more delicate textures and higher quantitative results.
• Abstract（参考訳）: 合成開口レーダ(SAR)はリモートセンシング分野では一般的であるが,人間の視覚知覚では解釈が困難である。 近年,sar-to-optical (s2o) 画像変換手法が提案されている。 しかし、光学画像とsar画像の間には大きな領域差があるため、生成した光学画像の画質の低下と幾何学的歪みに苦しむ。 本稿では,S2O画像翻訳中の画素と熱場中の分子の類似により,SAR-to-Optical Image Translation (S2O-TDN) のための熱力学ネットワークを提案する。 具体的には、熱力学のTFD方程式に照らして3次有限差分(TFD)残差構造を設計し、ドメイン間不変性を効率的に抽出し、非線形変換写像の学習を容易にする。 さらに,熱力学の第1法則を用いて,不安定な拡散状態から安定な状態への特徴値の状態遷移を促進するFLT誘導分岐を考案し,S2O画像翻訳における特徴拡散の規則化と画像構造保存を目的とした。 S2O-TDNは熱力学理論から導かれた明示的な設計原理に従い、説明可能性の利点を享受する。 公的なSEN1-2データセットの実験は、より繊細なテクスチャとより定量的な結果を持つ現在の手法よりも提案されたS2O-TDNの利点を示している。

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