論文の概要: Edge Modeling Activation Free Fourier Network for Spacecraft Image Denoising
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07067v1
- Date: Wed, 11 Sep 2024 07:35:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-12 15:26:28.949599
- Title: Edge Modeling Activation Free Fourier Network for Spacecraft Image Denoising
- Title（参考訳）: 宇宙用画像復調のためのエッジモデリングアクティベーションフリーフーリエネットワーク
- Authors: Jingfan Yang, Hu Gao, Ying Zhang, Bowen Ma, Depeng Dang,
- Abstract要約: 本稿では,効率的な宇宙船画像復調手法であるエッジモデリングアクティベーションフリーフーリエネットワーク(EAFFN)を提案する。
本研究では, エッジを効果的にモデル化し, 構造情報を抽出し, 宇宙船騒音画像中の暗黒領域から宇宙船成分をよりよく同定する。
我々は、AFFBを提示し、改良された高速フーリエブロックを用いて、ノイズの多い宇宙船画像において繰り返し周期的特徴と長距離情報を抽出する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.33515245465881
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Spacecraft image denoising is a crucial basic technology closely related to aerospace research. However, the existing deep learning-based image denoising methods lack deep consideration of the characteristics of spacecraft image. To address the aforementioned shortcomings, we analyses spacecraft noise image and identifies two main characteristics. One is that there are a large number of low-light images in the obtained spacecraft noise image dataset. Another is there are a lot of repetitive periodic features in spacecraft image. According to the above mentioned characteristics, we propose a Edge modeling Activation Free Fourier Network (EAFFN), which is an efficient spacecraft image denoising method including Edge Modeling Block (EMB) and Activation Free Fourier Block (AFFB). We present EMB to effectively model edge and extract structural information and better identify the spacecraft components from dark regions in spacecraft noise image. We present AFFB and utilize an improved fast fourier block to extract repetitive periodic features and long-range information in noisy spacecraft image. In addition, Simple Gate is designed in our AFFB to reduce the computational complexity. Extensive experimental results demonstrate our EAFFN performs competitively to the state-of-the-art on spacecraft noise image datasets.
- Abstract（参考訳）: 宇宙画像のデノイングは、航空宇宙研究と密接に関連する重要な基礎技術である。
しかし、既存の深層学習に基づく画像復号法では、宇宙船画像の特徴を深く考慮していない。
上記の欠点に対処するため、宇宙船のノイズ画像を分析し、2つの主な特徴を同定する。
ひとつは、得られた宇宙船のノイズ画像データセットには、多数の低照度画像が存在することだ。
もう一つの例は、宇宙船の画像には多くの繰り返し周期的な特徴があるということだ。
上記の特徴から、エッジモデリングブロック(EMB)やアクティベーションフリーフーリエブロック(AFFB)を含む効率的な宇宙船画像復号法であるエッジモデリングアクティベーションフリーフーリエネットワーク(EAFFN)を提案する。
本研究では, エッジを効果的にモデル化し, 構造情報を抽出し, 宇宙船騒音画像中の暗黒領域から宇宙船成分をよりよく同定する。
我々は、AFFBを提示し、改良された高速フーリエブロックを用いて、ノイズの多い宇宙船画像において繰り返し周期的特徴と長距離情報を抽出する。
さらに、Simple Gateは計算複雑性を低減するためにAFFBで設計されています。
大規模な実験により、EAFFNは宇宙船のノイズ画像データセットの最先端に競争力を発揮した。
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