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J-GLOBAL ID：202202211681803260   整理番号：22A0779493

雲状画像演算:深層学習ベース薄雲除去への応用によるクラウドシーン合成パラダイム【JST・京大機械翻訳】

Cloudy Image Arithmetic: A Cloudy Scene Synthesis Paradigm With an Application to Deep-Learning-Based Thin Cloud Removal

著者 (5件)： Xu Zunxiao (College of Oceanography and Space Informatics, China University of Petroleum (East China), Qingdao, China) ,  Wu Kang (College of Oceanography and Space Informatics, China University of Petroleum (East China), Qingdao, China) ,  Huang Lei (National Satellite Ocean Application Service, Ministry of Natural Resources of the People’s Republic of China, Beijing, China) ,  Wang Qimao (National Satellite Ocean Application Service, Ministry of Natural Resources of the People’s Republic of China, Beijing, China) ,  Ren Peng (College of Oceanography and Space Informatics, China University of Petroleum (East China), Qingdao, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 60  ページ： ROMBUNNO.5612616.1-16  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0016B  ISSN： 0196-2892  CODEN： IGRSD2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 任意の光学的雲無し観測のために曇り画像を生成する曇りシーン合成パラダイムを示した。この合成パラダイムは,2つの基本的操作,即ち,1)クラウド自己減算と2)クラウド付加-スセンから成る。雲自己減算は弱いテクスチャ領域(典型的には海域)の曇り画像から雲成分画像を抽出する。雲成分画像は,シミュレートした雲より現実的な形で雲を示す。クラウド付加-スセンは,雲成分画像を任意の雲のない土地画像に組み込み,曇りシーンを合成する。それは,クラウドフリーシーン画像と曇りシーン画像のデータペアを構築する手段を提供し,それはリモートセンシング文献において非常に必要だが,かなり不十分である。曇り画像演算として2つの基本演算から成る全体的パラダイムを参照した。薄い雲除去の目的で,曇り画像演算の使用を検討した。この目的のために,曇りシーンから薄い雲を除去するマルチスケール生成広告ネット(MSGAN)を開発した。MSGANのための包括的な訓練データセットを構築するために,曇り画像演算を使用した。実験的評価は,曇り画像演算が良好な曇りシーンを合成して,曇り画像演算の助けでMSGANが薄い雲除去に効果的結果を与えることを証明した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 広告 ,  データ ,  *雲 ,  *演算 ,  土地 ,  *画像 ,  リモートセンシング ,  減算 ,  海域 ,  自我 ,  *機械学習
準シソーラス用語： 巻層雲 ,  訓練データ ,  マルチスケール ,  曇天 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 雲 ,  深層学習 ,  薄雲 ,  応用 ,  クラウド ,  シーン ,  パラダイム