論文の概要: Multi-Sensor Diffusion-Driven Optical Image Translation for Large-Scale Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11243v3
- Date: Mon, 23 Sep 2024 17:08:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-09 03:14:33.970422
- Title: Multi-Sensor Diffusion-Driven Optical Image Translation for Large-Scale Applications
- Title(参考訳): 大規模応用のためのマルチセンサ拡散駆動型光画像変換
- Authors: João Gabriel Vinholi, Marco Chini, Anis Amziane, Renato Machado, Danilo Silva, Patrick Matgen,
- Abstract要約: 本稿では,大規模な低空間分解能画像を,異なる光学センサから高分解能に高分解能に分解する手法を提案する。
我々の貢献は、大規模な画像翻訳の課題に対処するために欠かせない新しい前方および逆拡散過程にある。
その結果、一貫したパッチを持つ高解像度の大規模画像となり、異種変化検出などのアプリケーションに不可欠である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.4085512042262374
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Comparing images captured by disparate sensors is a common challenge in remote sensing. This requires image translation -- converting imagery from one sensor domain to another while preserving the original content. Denoising Diffusion Implicit Models (DDIM) are potential state-of-the-art solutions for such domain translation due to their proven superiority in multiple image-to-image translation tasks in classic computer vision. However, these models struggle with large-scale multi-patch imagery, often focusing solely on small patches and resulting in inconsistencies across the full image. To overcome these limitations, we propose a novel method that leverages DDIM for effective optical image translation over large areas. Our approach super-resolves large-scale low spatial resolution images into high-resolution equivalents from disparate optical sensors, ensuring uniformity across hundreds of patches. Our contributions lie in new forward and reverse diffusion processes, which are crucial for addressing the challenges of large-scale image translation. Extensive experiments with a dataset of paired Sentinel-II and Planet Dove images demonstrate that our approach provides precise domain adaptation and artifact reduction. The proposed method preserves image content while improving radiometric (color) accuracy and feature representation. The outcome is a high-resolution large-scale image with consistent patches, vital for applications such as heterogeneous change detection (HCD). We present a unique training and testing algorithm rooted in DDIMs, a thorough image quality assessment, and a comparative study against the standard classifier-free guided DDIM framework and five other leading methods. The usefulness of our approach is further demonstrated in HCD tasks performed in the urban settings of Beirut, Lebanon, and Austin, USA.
- Abstract(参考訳): 異なるセンサーで撮影された画像を比較することは、リモートセンシングにおいて一般的な課題である。
これは、元のコンテンツを保持しながら、あるセンサードメインから別のセンサードメインへのイメージ変換を必要とする。
Denoising Diffusion Implicit Models (DDIM) は、古典的コンピュータビジョンにおける複数の画像から画像への変換タスクにおいて、そのようなドメイン翻訳が優れていることが証明されたため、最先端のソリューションの可能性を秘めている。
しかし、これらのモデルは大規模なマルチパッチ画像に苦しむため、小さなパッチにのみ焦点をあてることが多く、結果として全画像に矛盾が生じる。
これらの制約を克服するために,DDIMを利用した広帯域光画像翻訳手法を提案する。
我々のアプローチは、大規模な低空間分解能画像を、異なる光学センサから高解像度に分解し、数百のパッチの均一性を確保する。
我々の貢献は、大規模な画像翻訳の課題に対処するために欠かせない新しい前方および逆拡散過程にある。
ペア化されたSentinel-IIとPlanet Doveのデータセットによる大規模な実験は、我々のアプローチが正確なドメイン適応とアーティファクトの削減をもたらすことを示した。
提案手法は,放射能(色)精度と特徴表現を改善しつつ,画像内容の保存を行う。
この結果は、一貫したパッチを持つ高解像度の大規模画像であり、異種変化検出(HCD)のようなアプリケーションに不可欠である。
本稿では,DDIMに根ざした独自のトレーニング・テストアルゴリズム,徹底的な画像品質評価,標準分類器フリーのDDIMフレームワークと,他の5つの先行手法との比較検討を行う。
ベイルート,レバノン,オースチンの都市環境で実施したHCDタスクにおいて,本手法の有用性がさらに示された。
関連論文リスト
- Cross-Domain Separable Translation Network for Multimodal Image Change Detection [11.25422609271201]
マルチモーダル変化検出(MCD)はリモートセンシングコミュニティにおいて特に重要である。
本稿では,MDDの課題,特に異なるセンサの画像を比較することの難しさに対処することに焦点を当てる。
これらの制限を克服するために、新しい教師なしクロスドメイン分離型翻訳ネットワーク(CSTN)が提案されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-23T03:56:02Z) - Accelerating Diffusion for SAR-to-Optical Image Translation via Adversarial Consistency Distillation [5.234109158596138]
本稿では,SAR-to-optical Image translationのための新しいトレーニングフレームワークを提案する。
本手法では, 画像の明瞭度を保証し, 色変化を最小限に抑えるために, 反復推論ステップの低減に一貫性蒸留を用い, 対角学習を統合した。
その結果,提案手法は生成画像の視覚的品質を維持しつつ,推論速度を131倍向上させることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-08T16:36:12Z) - Rethinking Score Distillation as a Bridge Between Image Distributions [97.27476302077545]
提案手法は, 劣化した画像(ソース)を自然画像分布(ターゲット)に転送することを目的としている。
本手法は,複数の領域にまたがって容易に適用可能であり,特殊な手法の性能のマッチングや評価を行うことができる。
テキストから2D、テキストベースのNeRF最適化、絵画を実画像に変換すること、光学錯視生成、および3Dスケッチから実画像に変換することにおいて、その実用性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-13T17:59:58Z) - Semantic Guided Large Scale Factor Remote Sensing Image Super-resolution with Generative Diffusion Prior [13.148815217684277]
大規模因子超解像(SR)アルゴリズムは、軌道から取得した低解像度(LR)衛星データの最大化に不可欠である。
既存の手法では、鮮明なテクスチャと正しい接地オブジェクトでSR画像を復元する際の課題に直面している。
本稿では,大規模リモートセンシング画像の超解像を実現するための新しいフレームワークであるセマンティックガイド拡散モデル(SGDM)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-11T16:06:16Z) - Contrastive Denoising Score for Text-guided Latent Diffusion Image Editing [58.48890547818074]
潜在拡散モデル(LDM)に対するコントラストデノナイジングスコア(CUT)の強力な修正を提案する。
提案手法により,ゼロショット画像から画像への変換とニューラルフィールド(NeRF)の編集が可能となり,入力と出力の間の構造的対応が達成される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-30T15:06:10Z) - UCDFormer: Unsupervised Change Detection Using a Transformer-driven
Image Translation [20.131754484570454]
両時間画像の比較による変化検出(CD)は,リモートセンシングにおいて重要な課題である。
リモートセンシング画像に対する領域シフト設定による変更検出を提案する。
UCDFormerと呼ばれる軽量トランスを用いた新しい教師なしCD方式を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-02T13:39:08Z) - Denoising Diffusion Models for Plug-and-Play Image Restoration [135.6359475784627]
本稿では,従来のプラグアンドプレイ方式を拡散サンプリングフレームワークに統合したDiffPIRを提案する。
DiffPIRは、差別的なガウスのデノイザーに依存するプラグアンドプレイIR法と比較して、拡散モデルの生成能力を継承することが期待されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-15T20:24:38Z) - Decoupled-and-Coupled Networks: Self-Supervised Hyperspectral Image
Super-Resolution with Subpixel Fusion [67.35540259040806]
サブピクセルレベルのHS超解像フレームワークを提案する。
名前が示すように、DC-Netはまず入力を共通(またはクロスセンサー)とセンサー固有のコンポーネントに分離する。
我々は,CSUネットの裏側に自己教師付き学習モジュールを付加し,素材の整合性を保証し,復元されたHS製品の詳細な外観を向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-07T23:40:36Z) - A Hierarchical Transformation-Discriminating Generative Model for Few
Shot Anomaly Detection [93.38607559281601]
各トレーニングイメージのマルチスケールパッチ分布をキャプチャする階層的生成モデルを開発した。
この異常スコアは、スケール及び画像領域にわたる正しい変換のパッチベースの投票を集約して得られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-29T17:49:48Z) - Boosting Image Super-Resolution Via Fusion of Complementary Information
Captured by Multi-Modal Sensors [21.264746234523678]
イメージスーパーレゾリューション(sr)は、低解像度光センサの画質を向上させる有望な技術である。
本稿では,安価なチャネル(可視・深度)からの補完情報を活用して,少ないパラメータを用いて高価なチャネル(熱)の画像品質を向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-07T02:15:28Z) - DeepEMD: Differentiable Earth Mover's Distance for Few-Shot Learning [122.51237307910878]
我々は,画像領域間の最適なマッチングの新しい視点から,少数ショット画像分類法を開発した。
我々は、高密度画像表現間の構造距離を計算するために、Earth Mover's Distance (EMD) を用いている。
定式化において重要な要素の重みを生成するために,我々は相互参照機構を設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-15T08:13:16Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。