論文の概要: Electrooptical Image Synthesis from SAR Imagery Using Generative Adversarial Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15331v1
- Date: Sat, 7 Sep 2024 14:31:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-06 19:54:40.813174
- Title: Electrooptical Image Synthesis from SAR Imagery Using Generative Adversarial Networks
- Title（参考訳）: 生成逆ネットワークを用いたSAR画像からの電気光学画像合成
- Authors: Grant Rosario, David Noever,
- Abstract要約: 本研究は,SAR画像とEO画像のギャップを埋めることでリモートセンシングの分野に寄与する。
その結果,解釈可能性が大きく向上し,EO画像に精通したアナリストがSARデータにアクセスしやすくなった。
本研究は,SAR画像とEO画像のギャップを埋めることでリモートセンシングの分野に寄与し,データ解釈を向上するための新しいツールを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The utility of Synthetic Aperture Radar (SAR) imagery in remote sensing and satellite image analysis is well established, offering robustness under various weather and lighting conditions. However, SAR images, characterized by their unique structural and texture characteristics, often pose interpretability challenges for analysts accustomed to electrooptical (EO) imagery. This application compares state-of-the-art Generative Adversarial Networks (GANs) including Pix2Pix, CycleGan, S-CycleGan, and a novel dual?generator GAN utilizing partial convolutions and a novel dual-generator architecture utilizing transformers. These models are designed to progressively refine the realism in the translated optical images, thereby enhancing the visual interpretability of SAR data. We demonstrate the efficacy of our approach through qualitative and quantitative evaluations, comparing the synthesized EO images with actual EO images in terms of visual fidelity and feature preservation. The results show significant improvements in interpretability, making SAR data more accessible for analysts familiar with EO imagery. Furthermore, we explore the potential of this technology in various applications, including environmental monitoring, urban planning, and military reconnaissance, where rapid, accurate interpretation of SAR data is crucial. Our research contributes to the field of remote sensing by bridging the gap between SAR and EO imagery, offering a novel tool for enhanced data interpretation and broader application of SAR technology in various domains.
- Abstract（参考訳）: リモートセンシングおよび衛星画像解析における合成開口レーダ(SAR)画像の有用性はよく確立されており、様々な気象条件や照明条件下で頑健である。
しかし、SAR画像は、その独特の構造的特徴とテクスチャ的特徴を特徴としており、しばしば電気光学(EO)画像に慣れたアナリストに解釈可能性の問題を引き起こす。
このアプリケーションは、Pix2Pix、CycleGan、S-CycleGan、および新しい双対を含む最先端のジェネレーターネットワーク(GAN)と比較する。
部分的畳み込みを利用したジェネレータGANとトランスフォーマーを利用した新しいデュアルジェネレータアーキテクチャ
これらのモデルは、変換された光学画像のリアリズムを段階的に洗練し、SARデータの視覚的解釈性を高めるように設計されている。
得られたEO画像と実際のEO画像とを,視覚的忠実度と特徴保存の観点から比較し,質的,定量的な評価によるアプローチの有効性を実証した。
その結果,解釈可能性が大きく向上し,EO画像に精通したアナリストがSARデータにアクセスしやすくなった。
さらに, 環境モニタリング, 都市計画, 軍事偵察など, SARデータの迅速かつ正確な解釈が不可欠である様々な分野で, この技術の可能性を探る。
本研究は,SAR画像とEO画像のギャップを埋めることによってリモートセンシングの分野に寄与する。
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