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J-GLOBAL ID：202202251174438555   整理番号：22A0397369

FFT相関とSiamese U-Netの統合によるSAR-光学画像マッチング【JST・京大機械翻訳】

SAR-Optical Image Matching by Integrating Siamese U-Net With FFT Correlation

著者 (5件)： Fang Yuyuan (School of Electronics and Communication Engineering, Sun Yat-sen University, Shenzhen, China) ,  Hu Jun (School of Electronics and Communication Engineering, Sun Yat-sen University, Shenzhen, China) ,  Du Chuan (School of Electronics and Communication Engineering, Sun Yat-sen University, Shenzhen, China) ,  Liu Zhibo (School of Electronics and Communication Engineering, Sun Yat-sen University, Shenzhen, China) ,  Zhang Lei (School of Electronics and Communication Engineering, Sun Yat-sen University, Shenzhen, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.4016505.1-5  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  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： 合成開口レーダ(SAR)-光学画像マッチングまたはレジストレーションの主な困難は,SARと光学画像の間の異なる画像機構によって導入された重要な不均一特性にある。原画像対を直接使用する代わりに,対を特徴領域に変換し,そこでは,それらが均一な特徴表現を持つのは,より効果的であると考えられる。画像セグメンテーションに触発されて,高速Fourier変換(FFT)相関層を有するシームレスUネットに基づいて,SAR-光マッチングのためのエンドツーエンド深層学習モデルを開発した。第1に,共有重みを有するシームUネットは,SARと光学画像の特徴マップを抽出して,不均質画像を均一空間に投影する。次に,2つの特徴マップは,FFT層によって交差相関または正規化交差相関であり,類似性熱マップを得た。最後に,ヒートマップをソフトマックス2d分類器に送信し,最良のマッチングを決定し,従ってマッチングを分類に変換した。深層学習の非線形マッピング能力は,異なる画像モードにわたる強度変動にうまく対処できる。Uネットにおけるスキップ接続を有するエンコーダ符号器アーキテクチャは,グローバル情報を完全に利用して,同時に局所分解能と位置情報を保存することができて,このように,高精度とロバスト性を保証した。さらに,FFT相関は,大きな画像対による効率改善と訓練に役立つ。実験は,提案方法が画素レベルマッチング誤差を達成できることを示した。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： 効率化 ,  画素 ,  符号器 ,  エンドツーエンド方式 ,  *光学画像 ,  強度ゆらぎ ,  高速Fourier変換 ,  計算機アーキテクチャ ,  合成開口レーダ ,  ロバスト性 ,  位置情報
準シソーラス用語： 相互相関 ,  画像セグメンテーション ,  *画像マッチング ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： FFT ,  相関 ,  U-Net ,  統合 ,  SAR ,  光学画像 ,  マッチング