論文の概要: Super-Resolution for Remote Sensing Imagery via the Coupling of a Variational Model and Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09841v1
• Date: Fri, 13 Dec 2024 04:19:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:01:59.215622
• Title: Super-Resolution for Remote Sensing Imagery via the Coupling of a Variational Model and Deep Learning
• Title（参考訳）: 変分モデルとディープラーニングの結合によるリモートセンシング画像の超解法
• Authors: Jing Sun, Huanfeng Shen, Qiangqiang Yuan, Liangpei Zhang,
• Abstract要約: リモートセンシング画像再構成のための勾配誘導マルチフレーム超解像(MFSR)フレームワーク リモートセンシング画像再構成のための新しい勾配誘導型マルチフレーム超解像(MFSR)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）: 20.697932997351813
• License:
• Abstract: Image super-resolution (SR) is an effective way to enhance the spatial resolution and detail information of remote sensing images, to obtain a superior visual quality. As SR is severely ill-conditioned, effective image priors are necessary to regularize the solution space and generate the corresponding high-resolution (HR) image. In this paper, we propose a novel gradient-guided multi-frame super-resolution (MFSR) framework for remote sensing imagery reconstruction. The framework integrates a learned gradient prior as the regularization term into a model-based optimization method. Specifically, the local gradient regularization (LGR) prior is derived from the deep residual attention network (DRAN) through gradient profile transformation. The non-local total variation (NLTV) prior is characterized using the spatial structure similarity of the gradient patches with the maximum a posteriori (MAP) model. The modeled prior performs well in preserving edge smoothness and suppressing visual artifacts, while the learned prior is effective in enhancing sharp edges and recovering fine structures. By incorporating the two complementary priors into an adaptive norm based reconstruction framework, the mixed L1 and L2 regularization minimization problem is optimized to achieve the required HR remote sensing image. Extensive experimental results on remote sensing data demonstrate that the proposed method can produce visually pleasant images and is superior to several of the state-of-the-art SR algorithms in terms of the quantitative evaluation.
• Abstract（参考訳）: 画像超解像(SR)は、リモートセンシング画像の空間分解能と詳細情報を高め、優れた視覚的品質を得るための有効な方法である。 SRは極めて不調であるため、解空間を規則化し、対応する高分解能(HR)画像を生成するために有効な画像事前が必要である。 本稿では、リモートセンシング画像再構成のための新しい勾配誘導型マルチフレーム超解像(MFSR)フレームワークを提案する。 このフレームワークは、正規化項として学習された勾配をモデルベース最適化手法に統合する。 特に、局所勾配正規化(LGR)は、勾配プロファイル変換を通じて深部残留注意ネットワーク(DRAN)から導出される。 非局所的全変動(NLTV)は、勾配パッチの空間的構造的類似性と、最大アフター(MAP)モデルを用いて特徴付けられる。 モデル化された先行は、エッジの滑らかさの保存と視覚的アーティファクトの抑制に優れ、学習された先行はシャープエッジの強化と微細構造の回復に有効である。 この2つの相補的先行を適応規範に基づく再構成フレームワークに組み込むことで、必要なHRリモートセンシング画像を実現するために、L1とL2の混合正規化最小化問題を最適化する。 リモートセンシングデータに対する大規模な実験結果から,提案手法は視覚的に快適な画像を生成することができ,定量的評価の点で最先端のSRアルゴリズムよりも優れていることが示された。

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