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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