遥感图像复原：综述与工具箱
图像与视频处理
2022-11-22 v3
摘要
遥感以主动（如 RADAR 与 LiDAR）或被动（如多光谱与高光谱）模式从远处提供关于物体或区域的有价值信息。由遥感成像传感器（主动与被动）获取的数据质量常受多种噪声类型与伪影退化。图像复原作为遥感界一个活跃的研究领域，是从退化观测图像中恢复真实未知图像的任务。每种成像传感器都会向观测图像引入独特的噪声类型与伪影。这一事实导致复原技术依据各传感器类型在不同路径上扩展。本综述论文汇集了图像复原技术的进展，特别关注合成孔径雷达与高光谱图像，作为遥感界图像复原最活跃的子领域。因此，我们通过提供充分细节与参考文献，为不同层次（即学生、研究人员与资深研究者）愿探究数据复原这一活跃主题的研究者提供学科专用的综合起点。此外，本综述论文附带一个工具箱，以提供平台鼓励领域内感兴趣的学生与研究者进一步探索复原技术并推动社群发展。工具箱见 https://github.com/ImageRestorationToolbox。
引用
@article{arxiv.2107.00557,
title = {Image Restoration for Remote Sensing: Overview and Toolbox},
author = {Benhood Rasti and Yi Chang and Emanuele Dalsasso and Loïc Denis and Pedram Ghamisi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.00557},
year = {2022}
}
备注
Published in IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine