論文の概要: CMAR-Net: Accurate Cross-Modal 3D SAR Reconstruction of Vehicle Targets with Sparse Multi-Baseline Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04158v3
• Date: Mon, 13 Jan 2025 17:44:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:22:40.317488
• Title: CMAR-Net: Accurate Cross-Modal 3D SAR Reconstruction of Vehicle Targets with Sparse Multi-Baseline Data
• Title（参考訳）: CMAR-Net:Sparse Multi-Baseline Dataを用いた車両目標の高精度3次元SAR再構成
• Authors: Da Li, Guoqiang Zhao, Houjun Sun, Jiacheng Bao,
• Abstract要約: マルチベースライン合成開口レーダ(SAR)3次元トモグラフィは重要なリモートセンシング技術である。 限られた開口部のデータに依存したスパース3D SARの最近の進歩は、費用対効果の代替手段として注目されている。 異種情報を統合することで3次元SAR画像の高精細化を実現する3D-SAR再構成ネットワーク(CMAR-Net)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.6680936716261705
• License:
• Abstract: Multi-baseline Synthetic Aperture Radar (SAR) three-dimensional (3D) tomography is a crucial remote sensing technique that provides 3D resolution unavailable in conventional SAR imaging. However, achieving high-quality imaging typically requires multi-angle or full-aperture data, resulting in significant imaging costs. Recent advancements in sparse 3D SAR, which rely on data from limited apertures, have gained attention as a cost-effective alternative. Notably, deep learning techniques have markedly enhanced the imaging quality of sparse 3D SAR. Despite these advancements, existing methods primarily depend on high-resolution radar images for supervising the training of deep neural networks (DNNs). This exclusive dependence on single-modal data prevents the introduction of complementary information from other data sources, limiting further improvements in imaging performance. In this paper, we introduce a Cross-Modal 3D-SAR Reconstruction Network (CMAR-Net) to enhance 3D SAR imaging by integrating heterogeneous information. Leveraging cross-modal supervision from 2D optical images and error transfer guaranteed by differentiable rendering, CMAR-Net achieves efficient training and reconstructs highly sparse multi-baseline SAR data into visually structured and accurate 3D images, particularly for vehicle targets. Extensive experiments on simulated and real-world datasets demonstrate that CMAR-Net significantly outperforms SOTA sparse reconstruction algorithms based on compressed sensing (CS) and deep learning (DL). Furthermore, our method eliminates the need for time-consuming full-aperture data preprocessing and relies solely on computer-rendered optical images, significantly reducing dataset construction costs. This work highlights the potential of deep learning for multi-baseline SAR 3D imaging and introduces a novel framework for radar imaging research through cross-modal learning.
• Abstract（参考訳）: SAR(Multi-baseline Synthetic Aperture Radar)3次元トモグラフィは,従来のSAR画像では利用できない3次元分解能を実現する重要なリモートセンシング技術である。 しかし、高画質の撮像を実現するには、通常マルチアングルまたはフルアパーチャのデータが必要であるため、画像のコストは大幅に高くなる。 限られた開口部のデータに依存したスパース3D SARの最近の進歩は、費用対効果の代替手段として注目されている。 特に、深層学習技術はスパース3D SARの撮像品質を著しく向上させた。 これらの進歩にもかかわらず、既存の手法は主にディープニューラルネットワーク(DNN)のトレーニングを監督する高解像度レーダー画像に依存している。 この単一モードデータへの排他的依存は、他のデータソースからの補完情報の導入を防止し、画像性能のさらなる改善を制限している。 本稿では,異種情報の統合による3次元SAR画像の高精細化を実現するために,Cross-Modal 3D-SARコンストラクションネットワーク(CMAR-Net)を提案する。 CMAR-Netは2次元光学画像と異なるレンダリングによって保証されるエラー転送から、効率的なトレーニングを行い、高度にスパースなマルチベースラインSARデータを視覚的に構造化された正確な3D画像に再構成する。 シミュレーションおよび実世界のデータセットに対する大規模な実験により、CMAR-Netは圧縮センシング(CS)と深層学習(DL)に基づいてSOTAスパース再構成アルゴリズムを著しく上回っていることが示された。 さらに,本手法では,フルアパーチャデータ前処理の必要性を排除し,コンピュータレンダリング光画像のみに依存して,データセット構築コストを大幅に削減する。 本研究は,マルチベースラインSAR 3Dイメージングにおけるディープラーニングの可能性を強調し,クロスモーダル学習によるレーダイメージング研究のための新しいフレームワークを導入する。

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