一种用于近场非规则 SAR 高效超分辨率的视觉 Transformer 方法
计算机视觉与模式识别
2023-06-28 v2 人工智能
信号处理
摘要
在本文中，我们提出了一种针对非规则扫描几何下近场合成孔径雷达（SAR）的新型超分辨率算法。随着第五代（5G）毫米波（mmWave）设备日益普及且价格可接受，高分辨率 SAR 成像在终端用户应用和非实验室环境中成为可能。自由手成像（其中用户手持雷达在空间中进行扫描）、无人机（UAV）成像和车载 SAR 等新兴应用面临高分辨率成像的若干独特挑战。首先，恢复 SAR 图像需要了解扫描过程中的阵列位置。虽然近期工作引入了基于摄像头的定位系统，能够充分估计位置，但高效恢复算法是实现边缘和物联网（IoT）技术的必要条件。近期工作已探索用于非合作近场 SAR 采样的高效算法，但在位置估计误差下存在图像散焦问题，且只能生成中等保真度图像。在本文中，我们引入一种移动端友好的视觉 Transformer（ViT）架构，以解决位置估计误差问题，并在非规则采样几何下执行 SAR 图像超分辨率（SR）。所提算法 Mobile-SRViT 是首个采用 ViT 方法进行 SAR 图像增强的算法，并在仿真和实证研究中得到验证。
引用
@article{arxiv.2305.02074,
title = {A Vision Transformer Approach for Efficient Near-Field Irregular SAR Super-Resolution},
author = {Josiah Smith and Yusef Alimam and Geetika Vedula and Murat Torlak},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.02074},
year = {2023}
}
备注
Accepted to Proc. IEEE WMCS