将SAR图像转换为光学图像以辅助解译
计算机视觉与模式识别
2019-01-15 v1 机器学习
机器学习
摘要
尽管具有全天候、全天时高分辨率成像的优势，SAR遥感图像因人类视觉不适应微波散射现象而很少被大众观看和使用。然而，专家解译员可通过并排比较SAR与光学图像、学习从SAR到光学的转换规则来训练。本文尝试开发可通过大批量配准的SAR与光学图像训练的机器智能，将SAR图像转换为光学版本以辅助SAR解译。为此提出了一种新颖的互易GAN(reciprocal GAN)方案。它在星载GF-3与机载UAVSAR图像上进行了训练与测试。针对不同分辨率和极化的数据集给出了比较与分析。结果表明所提转换网络在多种场景下表现良好，并有可能用于辅助SAR解译。
引用
@article{arxiv.1901.03749,
title = {Translating SAR to Optical Images for Assisted Interpretation},
author = {Shilei Fu and Feng Xu and Ya-Qiu Jin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1901.03749},
year = {2019}
}
备注
4 pages, 5 figures, 2 tables, conference