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。

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