Детальная информация
| Название | Reconstruction of satellite images using partial convolutional neural networks = Восстановление спутниковых изображений с использованием частичных сверточных нейронных сетей // Предмагистерская подготовка иностранных граждан в вузах России = Pre-master Training of Foreign Citizens in Russian Universities: сборник статей IV межвузовской научно-практической онлайн-конференции, 8 июля 2022 года |
|---|---|
| Авторы | Machuca Mendoza Cristian Rodrigo ; Markov Nikolai G. |
| Организация | Томский политехнический университет. Отделение информационных технологий |
| Выходные сведения | Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2023 |
| Коллекция | Общая коллекция |
| Тематика | Нейронные сети ; Изображения ; inpainting ; semantic segmentation ; задача восстановления ; семантическая сегментация |
| УДК | 004.032.26; 621.397 |
| Тип документа | Статья, доклад |
| Язык | Английский |
| DOI | 10.18720/SPBPU/2/id23-443 |
| Права доступа | Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Ключ записи | RU\SPSTU\edoc\71783 |
| Дата создания записи | 28.09.2023 |
In the field of remote sensing, cloud removal from satellite imagery and reconstruction (inpainting) of areas under clouds remain as major challenges. This paper proposes a partial convolutional neural network-based algorithm for reconstructing multispectral satellite images with distant clouds. It is studied the performance of this neural network and the traditional U-Net neural network to solve the inpainting task.
В области дистанционного зондирования Земли удаление облаков со спутниковых изображений и восстановление областей под облаками являются актуальными задачами. В данной работе предлагается использование частичной сверточной нейронной сети для восстановления мультиспектральных спутниковых изображений с удаленными облаками. Исследована эффективность предложенной нейронной сети и традиционной сети U-Net при решении задачи восстановления.