論文の概要: Building Extraction from Remote Sensing Imagery under Hazy and Low-light Conditions: Benchmark and Baseline

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.15088v1
• Date: Thu, 16 Apr 2026 14:49:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-17 21:29:31.955694
• Title: Building Extraction from Remote Sensing Imagery under Hazy and Low-light Conditions: Benchmark and Baseline
• Title（参考訳）: 低照度環境下におけるリモートセンシング画像からのビルディング抽出:ベンチマークとベースライン
• Authors: Feifei Sang, Wei Lu, Hongruixuan Chen, Sibao Chen, Bin Luo,
• Abstract要約: 光リモートセンシング(RS)画像からのビルディング抽出は, 実環境や低照度環境下での性能劣化に悩まされている。 HaLoBuildingは、ぼんやりとした低照度条件下での抽出を目的とした、初めての光学的ベンチマークである。 本稿では、有害なRSシナリオで抽出を構築するための新しいエンドツーエンドフレームワークであるHaLoBuild-Netを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.514199503432467
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Building extraction from optical Remote Sensing (RS) imagery suffers from performance degradation under real-world hazy and low-light conditions. However, existing optical methods and benchmarks focus primarily on ideal clear-weather conditions. While SAR offers all-weather sensing, its side-looking geometry causes geometric distortions. To address these challenges, we introduce HaLoBuilding, the first optical benchmark specifically designed for building extraction under hazy and low-light conditions. By leveraging a same-scene multitemporal pairing strategy, we ensure pixel-level label alignment and high fidelity even under extreme degradation. Building upon this benchmark, we propose HaLoBuild-Net, a novel end-to-end framework for building extraction in adverse RS scenarios. At its core, we develop a Spatial-Frequency Focus Module (SFFM) to effectively mitigate meteorological interference on building features by coupling large receptive field attention with frequency-aware channel reweighting guided by stable low-frequency anchors. Additionally, a Global Multi-scale Guidance Module (GMGM) provides global semantic constraints to anchor building topologies, while a Mutual-Guided Fusion Module (MGFM) implements bidirectional semantic-spatial calibration to suppress shallow noise and sharpen weather-induced blurred boundaries. Extensive experiments demonstrate that HaLoBuild-Net significantly outperforms state-of-the-art methods and conventional cascaded restoration-segmentation paradigms on the HaLoBuilding dataset, while maintaining robust generalization on WHU, INRIA, and LoveDA datasets. The source code and datasets are publicly available at: https://github.com/AeroVILab-AHU/HaLoBuilding.
• Abstract（参考訳）: 光リモートセンシング(RS)画像からのビルディング抽出は, 実環境や低照度環境下での性能劣化に悩まされている。 しかし、既存の光学的手法とベンチマークは主に理想的なクリアウェザー条件に焦点を当てている。 SARは全天候感知を提供するが、横方向の幾何学は幾何学的歪みを引き起こす。 これらの課題に対処するために,ハロービルディング(HaLoBuilding)を紹介した。 また, 画素レベルのラベルアライメントと高忠実度を極度に劣化しても確保する。 このベンチマークに基づいて、有害なRSシナリオで抽出を構築するための新しいエンドツーエンドフレームワークであるHaLoBuild-Netを提案する。 その中核として、安定した低周波アンカーによって誘導される周波数認識チャネル再重み付けと、大きな受容野の注意を結合させることにより、建築特徴に対する気象干渉を効果的に緩和する空間周波数焦点モジュール(SFFM)を開発した。 さらに、GMGM(Global Multi-scale Guidance Module)は、建築トポロジをアンカーするためのグローバルなセマンティック制約を提供し、MGFM(Mutual-Guided Fusion Module)は、浅いノイズを抑えるために双方向のセマンティック空間キャリブレーションを実装し、気象に起因した境界線を鋭くする。 HaLoBuild-Netは、WHU、INRIA、LoveDAデータセットの堅牢な一般化を維持しながら、HaLoBuildingデータセットの最先端メソッドと従来のケースケード復元-セグメンテーションパラダイムを著しく上回っている。 ソースコードとデータセットは、https://github.com/AeroVILab-AHU/HaLoBuilding.comで公開されている。

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