論文の概要: Knowledge-guided Complex Diffusion Model for PolSAR Image Classification in Contourlet Domain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.05666v1
• Date: Tue, 08 Jul 2025 04:50:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-09 16:34:37.563377
• Title: Knowledge-guided Complex Diffusion Model for PolSAR Image Classification in Contourlet Domain
• Title（参考訳）: コンターレット領域におけるpollSAR画像分類のための知識誘導複合拡散モデル
• Authors: Junfei Shi, Yu Cheng, Haiyan Jin, Junhuai Li, Zhaolin Xiao, Maoguo Gong, Weisi Lin,
• Abstract要約: 本稿では,Contourlet領域におけるPolSAR画像分類のための知識誘導複合拡散モデルを提案する。 具体的には、まずデータを低周波サブバンドと高周波サブバンドに分解するためにContourlet変換を適用する。 次に、低周波成分の統計特性をモデル化するために、知識誘導複合拡散ネットワークを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.46450049579116
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion models have demonstrated exceptional performance across various domains due to their ability to model and generate complicated data distributions. However, when applied to PolSAR data, traditional real-valued diffusion models face challenges in capturing complex-valued phase information.Moreover, these models often struggle to preserve fine structural details. To address these limitations, we leverage the Contourlet transform, which provides rich multiscale and multidirectional representations well-suited for PolSAR imagery. We propose a structural knowledge-guided complex diffusion model for PolSAR image classification in the Contourlet domain. Specifically, the complex Contourlet transform is first applied to decompose the data into low- and high-frequency subbands, enabling the extraction of statistical and boundary features. A knowledge-guided complex diffusion network is then designed to model the statistical properties of the low-frequency components. During the process, structural information from high-frequency coefficients is utilized to guide the diffusion process, improving edge preservation. Furthermore, multiscale and multidirectional high-frequency features are jointly learned to further boost classification accuracy. Experimental results on three real-world PolSAR datasets demonstrate that our approach surpasses state-of-the-art methods, particularly in preserving edge details and maintaining region homogeneity in complex terrain.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、複雑なデータ分散をモデル化し、生成する能力のために、様々な領域で例外的な性能を示してきた。 しかし, PolSARデータに適用した場合, 従来の実数値拡散モデルでは, 複雑な位相情報の取得に困難が伴うことが多く, 細かな構造情報保存に苦慮することが多い。 これらの制約に対処するために、PolSAR画像に適したリッチなマルチスケールおよび多方向性表現を提供するContourlet変換を利用する。 本稿では,Contourlet領域におけるPolSAR画像分類のための構造的知識誘導複合拡散モデルを提案する。 具体的には、複雑なContourlet変換を用いてデータを低周波サブバンドと高周波サブバンドに分解し、統計的特徴と境界特徴の抽出を可能にする。 次に、低周波成分の統計特性をモデル化するために、知識誘導複合拡散ネットワークを設計する。 プロセス中、高周波係数からの構造情報を用いて拡散過程を導出し、エッジ保存を改善する。 さらに、分類精度をさらに高めるために、マルチスケールおよび多方向性高周波特徴を共同で学習する。 実世界の3つのPolSARデータセットによる実験結果から、我々のアプローチは最先端の手法、特にエッジの詳細の保存や複雑な地形における領域の均一性維持に勝っていることが示された。

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