論文の概要: Technical Report: Towards Spatial Feature Regularization in Deep-Learning-Based Array-SAR Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16828v1
• Date: Sun, 22 Dec 2024 02:31:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:56:38.756093
• Title: Technical Report: Towards Spatial Feature Regularization in Deep-Learning-Based Array-SAR Reconstruction
• Title（参考訳）: 深層学習型アレイSAR再構成における空間的特徴正規化に向けて
• Authors: Yu Ren, Xu Zhan, Yunqiao Hu, Xiangdong Ma, Liang Liu, Mou Wang, Jun Shi, Shunjun Wei, Tianjiao Zeng, Xiaoling Zhang,
• Abstract要約: アレイ合成開口レーダ(Array-SAR)は高品質な3Dマッピングに有意な可能性を証明している。 ほとんどの研究はピクセル・バイ・ピクセルの再構成に依存しており、建築構造のような空間的特徴を無視し、穴や破片のような人工物に繋がる。 我々の研究は、空間的特徴の正規化をDLベースのArray-SAR再構成に統合し、重要な疑問に対処する。 その結果, 空間的特徴正規化は再建精度を著しく向上させ, より完全な建物構造を復元し, 騒音や外れ値の低減によるロバスト性の向上を図っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.808245551289994
• License:
• Abstract: Array synthetic aperture radar (Array-SAR), also known as tomographic SAR (TomoSAR), has demonstrated significant potential for high-quality 3D mapping, particularly in urban areas.While deep learning (DL) methods have recently shown strengths in reconstruction, most studies rely on pixel-by-pixel reconstruction, neglecting spatial features like building structures, leading to artifacts such as holes and fragmented edges. Spatial feature regularization, effective in traditional methods, remains underexplored in DL-based approaches. Our study integrates spatial feature regularization into DL-based Array-SAR reconstruction, addressing key questions: What spatial features are relevant in urban-area mapping? How can these features be effectively described, modeled, regularized, and incorporated into DL networks? The study comprises five phases: spatial feature description and modeling, regularization, feature-enhanced network design, evaluation, and discussions. Sharp edges and geometric shapes in urban scenes are analyzed as key features. An intra-slice and inter-slice strategy is proposed, using 2D slices as reconstruction units and fusing them into 3D scenes through parallel and serial fusion. Two computational frameworks-iterative reconstruction with enhancement and light reconstruction with enhancement-are designed, incorporating spatial feature modules into DL networks, leading to four specialized reconstruction networks. Using our urban building simulation dataset and two public datasets, six tests evaluate close-point resolution, structural integrity, and robustness in urban scenarios. Results show that spatial feature regularization significantly improves reconstruction accuracy, retrieves more complete building structures, and enhances robustness by reducing noise and outliers.
• Abstract（参考訳）: アレイ合成開口レーダ(Array-SAR)はトモグラフィSAR(TomoSAR)としても知られており、特に都市部において高品質な3Dマッピングの可能性を示している。 従来の手法で有効な空間的特徴正規化は、DLベースのアプローチでは未検討のままである。 我々の研究は、空間的特徴の正規化をDLベースのArray-SAR再構成に統合し、重要な疑問に対処する。 これらの機能をどう効果的に記述し、モデル化し、正規化し、DLネットワークに組み込むことができますか? 本研究は,空間的特徴記述とモデリング,正規化,特徴強調型ネットワーク設計,評価,議論の5段階からなる。 都市景観におけるシャープエッジと幾何学的形状を重要な特徴として分析する。 2次元スライスを再構成ユニットとして使用し, 並列およびシリアル融合により3次元シーンに融合するスライス内およびスライス間戦略を提案する。 空間特徴モジュールをDLネットワークに組み込んだ拡張と光再構成による2つの計算フレームワークイテレーティブ再構成を設計し、4つの特殊再構成ネットワークを実現した。 都市の建物シミュレーションデータセットと2つの公共データセットを用いて、6つのテストが都市シナリオにおけるクローズポイント解像度、構造的整合性、ロバスト性を評価する。 その結果, 空間的特徴正規化は再現精度を著しく向上させ, より完全な建物構造を復元し, 騒音や外れ値の低減によるロバスト性の向上を図っている。

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