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J-GLOBAL ID：202202213531150149   整理番号：22A0456399

Lq-SPB-Net:SARイメージングとスペックル除去のための実時間深層ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

L_q-SPB-Net: A Real-Time Deep Network for SAR Imaging and Despeckling

著者 (5件)： Xiong Kai (School of Artificial Intelligence, Xidian University, Xi’an, China) ,  Zhao Guanghui (School of Artificial Intelligence, Xidian University, Xi’an, China) ,  Wang Yingbin (School of Artificial Intelligence, Xidian University, Xi’an, China) ,  Shi Guangming (School of Artificial Intelligence, Xidian University, Xi’an, China) ,  Chen Shuxuan (National Key Laboratory of Science and Technology on Aerospace Intelligence Control, Beijing Aerospace Automatic Control Institute, Beijing, China)
資料名： IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing  (IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)
巻： 60  ページ： ROMBUNNO.5209721.1-21  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： 大量のサンプリングデータとスペックルノイズは,合成開口レーダ(SAR)に存在する2つの重大な問題である。前者は,データ測定,伝送,および貯蔵に巨大な歪を与える。後者は画像品質を悪化させ,SARシステムにおけるその後の処理を妨げる。本研究では,これらの問題に取り組むための実時間深層ネットワークを提案した。提案したネットワークは,SARイメージングとダウンサンプルデータによるスペックル除去を同時に達成することができる。特に,より多様な画像領域に適合するために,SARイメージング-デプeckリング観測モデルにおける雑音が,普遍的な複雑な一般化Gauss分布に従うと仮定した。この仮定に基づいて,凸L_qノルム(q>1)忠実度項を有する最適化問題を,最大事後(MAP)推定を通して構築した。画像とスペックル低減能力をさらに促進するために,L_1ノルムスパース制約と畳込みニューラルネットワーク(CNN)投影ベース詳細保存制約を採用した。次に,複素値分割Bregman法(CV-SBM)を適用して,提案問題をサブ問題の等価シーケンスに変換した。SARにおける特異的ダウンサンプリング戦略により,忠実度項関連部分問題に対する計算効率の良い解を考案した。置換コスト関数とCNN構造を導入し,投影関連部分問題を解明した。最後に,CV-SBMの反復ステップを,深いネットワーク-dubbed L_q-スプリットBregman(SPB)-Netにキャストし,少数の反復内で望ましいイメージングと脱スペックル結果を得た。実レーダsat-1データに基づく数値実験は,実時間イメージングにおける提案したL_q-SPB-Netの効率と実現可能性とダウンサンプリングデータによる脱スペックルを検証した。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： 雑音 ,  レーダ ,  最適化問題 ,  *ネットワーク ,  *画像処理 ,  費用関数 ,  画質 ,  *スペックル ,  深層 ,  合成開口レーダ ,  ノルム
準シソーラス用語： 計算効率 ,  数値実験 ,  スペックル雑音 ,  *スペックル低減 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (5件)： SAR ,  イメージング ,  スペックル除去 ,  実時間 ,  深層