論文の概要: SAR Despeckling via Regional Denoising Diffusion Probabilistic Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03122v1
- Date: Sat, 6 Jan 2024 04:34:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-09 20:21:30.802259
- Title: SAR Despeckling via Regional Denoising Diffusion Probabilistic Model
- Title(参考訳): 地域拡散確率モデルによるSAR脱種
- Authors: Xuran Hu, Ziqiang Xu, Zhihan Chen, Zhengpeng Feng, Mingzhe Zhu and
LJubisa Stankovic
- Abstract要約: 生成モデルに基づく領域分割拡散確率モデル(R-DDPM)
本稿では, 生成モデルに基づく領域分割拡散確率モデル (R-DDPM) を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.154796320245652
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Speckle noise poses a significant challenge in maintaining the quality of
synthetic aperture radar (SAR) images, so SAR despeckling techniques have drawn
increasing attention. Despite the tremendous advancements of deep learning in
fixed-scale SAR image despeckling, these methods still struggle to deal with
large-scale SAR images. To address this problem, this paper introduces a novel
despeckling approach termed Region Denoising Diffusion Probabilistic Model
(R-DDPM) based on generative models. R-DDPM enables versatile despeckling of
SAR images across various scales, accomplished within a single training
session. Moreover, The artifacts in the fused SAR images can be avoided
effectively with the utilization of region-guided inverse sampling. Experiments
of our proposed R-DDPM on Sentinel-1 data demonstrates superior performance to
existing methods.
- Abstract(参考訳): スペックルノイズは合成開口レーダ(SAR)画像の品質を維持する上で大きな課題となるため、SAR除去技術が注目を集めている。
固定スケールSAR画像の切り離しにおけるディープラーニングの著しい進歩にもかかわらず、これらの手法はいまだに大規模なSAR画像を扱うのに苦労している。
そこで本研究では, 生成モデルに基づく領域分割拡散確率モデル (R-DDPM) を新たに導入する。
R-DDPMは、単一のトレーニングセッションで達成される、さまざまなスケールにわたるSARイメージの汎用的非特定を可能にする。
さらに、領域誘導逆サンプリングの利用により、融合したSAR画像のアーティファクトを効果的に回避することができる。
提案するsentinel-1データを用いたr-ddpm実験は,既存の手法よりも優れた性能を示す。
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