4 个月前

基于空间注意力的生成对抗网络用于遥感影像云层去除

基于空间注意力的生成对抗网络用于遥感影像云层去除

摘要

光学遥感影像因其高分辨率和稳定的几何特性而在许多领域得到了广泛应用。然而,遥感影像不可避免地会受到气候条件的影响,尤其是云层的遮挡。在分析高分辨率遥感卫星图像之前,去除云层是一个必不可少的预处理步骤。为了获取大规模训练数据,神经网络已在许多图像处理任务中取得了成功,但在利用神经网络去除遥感影像中的云层方面,相关研究仍相对较少。我们采用生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)来解决这一问题,并将空间注意力机制引入到遥感影像去云任务中,提出了一种名为空间注意力生成对抗网络(Spatial Attention Generative Adversarial Network, SpA GAN)的模型。该模型模仿人类视觉机制,通过局部到全局的空间注意力识别并聚焦云层区域,从而增强这些区域的信息恢复能力,并生成质量更高的无云图像。

代码仓库

Penn000/SpA-GAN_for_cloud_removal
官方
pytorch
GitHub 中提及
come880412/CTGAN
pytorch
GitHub 中提及

基准测试

基准方法指标
cloud-removal-on-sen12ms-crSpA GAN
MAE: 0.045
PSNR: 24.78
SAM: 18.085
SSIM: 0.754

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