論文の概要: Novel Change Detection Framework in Remote Sensing Imagery Using Diffusion Models and Structural Similarity Index (SSIM)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10619v1
• Date: Tue, 20 Aug 2024 07:54:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-21 14:44:19.999118
• Title: Novel Change Detection Framework in Remote Sensing Imagery Using Diffusion Models and Structural Similarity Index (SSIM)
• Title（参考訳）: 拡散モデルと構造類似度指標(SSIM)を用いたリモートセンシング画像における新しい変化検出フレームワーク
• Authors: Andrew Kiruluta, Eric Lundy, Andreas Lemos,
• Abstract要約: 変化検出はリモートセンシングにおいて重要な課題であり、環境変化、都市の成長、災害影響のモニタリングを可能にする。 近年の機械学習、特に拡散モデルのような生成モデルの発展は、変化検出精度を高める新たな機会を提供する。 本稿では,安定拡散モデルの強度と構造類似度指数(SSIM)を組み合わせ,頑健で解釈可能な変化マップを作成する新しい変化検出フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Change detection is a crucial task in remote sensing, enabling the monitoring of environmental changes, urban growth, and disaster impact. Conventional change detection techniques, such as image differencing and ratioing, often struggle with noise and fail to capture complex variations in imagery. Recent advancements in machine learning, particularly generative models like diffusion models, offer new opportunities for enhancing change detection accuracy. In this paper, we propose a novel change detection framework that combines the strengths of Stable Diffusion models with the Structural Similarity Index (SSIM) to create robust and interpretable change maps. Our approach, named Diffusion Based Change Detector, is evaluated on both synthetic and real-world remote sensing datasets and compared with state-of-the-art methods. The results demonstrate that our method significantly outperforms traditional differencing techniques and recent deep learning-based methods, particularly in scenarios with complex changes and noise.
• Abstract（参考訳）: 変化検出はリモートセンシングにおいて重要な課題であり、環境変化、都市の成長、災害影響のモニタリングを可能にする。 画像の差分や比例などの従来の変化検出技術は、しばしばノイズに悩まされ、画像の複雑な変化を捉えられなかった。 近年の機械学習、特に拡散モデルのような生成モデルの発展は、変化検出精度を向上する新たな機会を提供する。 本稿では、安定拡散モデルの強度と構造類似度指数(SSIM)を組み合わせ、頑健で解釈可能な変化マップを作成する新しい変化検出フレームワークを提案する。 我々のアプローチはDiffusion Based Change Detectorと呼ばれ、合成と現実世界の両方のリモートセンシングデータセットで評価され、最先端の手法と比較される。 以上の結果から,従来の差分法や近年の深層学習手法,特に複雑な変化やノイズのあるシナリオでは,本手法の方が優れていたことが示唆された。

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