論文の概要: Deep priors for satellite image restoration with accurate uncertainties
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04130v1
- Date: Thu, 05 Dec 2024 12:56:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-06 14:39:16.876144
- Title: Deep priors for satellite image restoration with accurate uncertainties
- Title（参考訳）: 正確な不確実性を考慮した衛星画像復元の深部予測
- Authors: Biquard Maud, Marie Chabert, Florence Genin, Christophe Latry, Thomas Oberlin,
- Abstract要約: 本稿では,複数のセンサからの画像を復元する1つのネットワークを包含する汎用手法を提案する。
VBLE-xzは、現実的な後続サンプルと正確な不確実性を得るためのスケーラブルな方法である。
SatDPIRは、不確実性を必要としない場合、直接反転法に代わる魅力的な代替手段である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.879530644978008
- License:
- Abstract: Satellite optical images, upon their on-ground receipt, offer a distorted view of the observed scene. Their restoration, classically including denoising, deblurring, and sometimes super-resolution, is required before their exploitation. Moreover, quantifying the uncertainty related to this restoration could be valuable by lowering the risk of hallucination and avoiding propagating these biases in downstream applications. Deep learning methods are now state-of-the-art for satellite image restoration. However, they require to train a specific network for each sensor and they do not provide the associated uncertainties. This paper proposes a generic method involving a single network to restore images from several sensors and a scalable way to derive the uncertainties. We focus on deep regularization (DR) methods, which learn a deep prior on target images before plugging it into a model-based optimization scheme. First, we introduce VBLE-xz, which solves the inverse problem in the latent space of a variational compressive autoencoder, estimating the uncertainty jointly in the latent and in the image spaces. It enables scalable posterior sampling with relevant and calibrated uncertainties. Second, we propose the denoiser-based method SatDPIR, adapted from DPIR, which efficiently computes accurate point estimates. We conduct a comprehensive set of experiments on very high resolution simulated and real Pleiades images, asserting both the performance and robustness of the proposed methods. VBLE-xz and SatDPIR achieve state-of-the-art results compared to direct inversion methods. In particular, VBLE-xz is a scalable method to get realistic posterior samples and accurate uncertainties, while SatDPIR represents a compelling alternative to direct inversion methods when uncertainty quantification is not required.
- Abstract（参考訳）: 衛星の光学画像は地上で受信され、観測されたシーンの歪んだ景色を提供する。
彼らの回復は、古典的には、装飾、脱臭、時には超解像を含むが、その利用の前に必要である。
さらに、この修復に関連する不確実性を定量化するためには、幻覚のリスクを低くし、下流のアプリケーションでこれらのバイアスを伝播しないようにすることが必要である。
深層学習法は現在、衛星画像復元の最先端である。
しかし、センサーごとに特定のネットワークを訓練する必要があるため、関連する不確実性は提供されない。
本稿では,複数のセンサからの画像を復元する単一ネットワークと,不確実性を導出するためのスケーラブルな方法を提案する。
本稿では,対象画像の深い事前学習をモデルベース最適化方式にプラグインする前に行うDep regularization(DR)手法に着目する。
まず、変動圧縮オートエンコーダの潜時空間における逆問題を解決するVBLE-xzを導入し、潜時空間と画像空間における不確かさを推定する。
関連するおよび校正された不確実性を伴うスケーラブルな後部サンプリングを可能にする。
第2に,DPIR を応用し,正確な点推定を効率的に計算するデノワザ方式 SatDPIR を提案する。
提案手法の性能とロバスト性の両方を主張し,超高分解能及び実Pleiades画像の総合的な実験を行う。
VBLE-xz と SatDPIR は直接反転法と比較して最先端の結果が得られる。
特に、VBLE-xzは現実的な後続サンプルと正確な不確実性を得るためのスケーラブルな手法であり、SatDPIRは不確実な定量化が不要な場合に直接反転法に代わる魅力的な代替手段である。
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