論文の概要: SAR to Optical Image Translation with Color Supervised Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16921v1
• Date: Wed, 24 Jul 2024 01:11:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-25 15:12:43.205579
• Title: SAR to Optical Image Translation with Color Supervised Diffusion Model
• Title（参考訳）: カラー監督拡散モデルによるSARから光画像への変換
• Authors: Xinyu Bai, Feng Xu,
• Abstract要約: 本稿では,SAR画像をより分かりやすい光学画像に変換するために,革新的な生成モデルを提案する。 サンプリングプロセスでは,SARイメージを条件付きガイドとして使用し,カラーシフト問題に対処するために色管理を統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.234109158596138
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Synthetic Aperture Radar (SAR) offers all-weather, high-resolution imaging capabilities, but its complex imaging mechanism often poses challenges for interpretation. In response to these limitations, this paper introduces an innovative generative model designed to transform SAR images into more intelligible optical images, thereby enhancing the interpretability of SAR images. Specifically, our model backbone is based on the recent diffusion models, which have powerful generative capabilities. We employ SAR images as conditional guides in the sampling process and integrate color supervision to counteract color shift issues effectively. We conducted experiments on the SEN12 dataset and employed quantitative evaluations using peak signal-to-noise ratio, structural similarity, and fr\'echet inception distance. The results demonstrate that our model not only surpasses previous methods in quantitative assessments but also significantly enhances the visual quality of the generated images.
• Abstract（参考訳）: SAR(Synthetic Aperture Radar)は、全天候で高解像度の撮像機能を提供するが、複雑な撮像機構は解釈に困難をもたらすことが多い。 これらの制約に応えて,SAR画像をより分かりやすい光学画像に変換することによって,SAR画像の解釈可能性を高めるために,革新的な生成モデルを提案する。 具体的には, モデルバックボーンは, 強力な生成能力を有する最近の拡散モデルに基づいている。 サンプリングプロセスでは,SAR画像を条件付きガイドとして使用し,色変化対策を効果的に行うために色管理を統合した。 我々は,SEN12データセットの実験を行い,ピーク信号-雑音比,構造的類似度,フレチェット開始距離を用いて定量的評価を行った。 その結果,本モデルは定量的評価において従来の手法を超えるだけでなく,生成した画像の視覚的品質を著しく向上させることがわかった。

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