[论文解读] Generating High Quality Visible Images from SAR Images Using CNNs
本文提出SAR-GAN，一种深度学习框架，通过级联CNN架构结合去斑与色彩化，从噪声SAR图像生成高质量可见光类RGB图像。通过利用基于GAN的对抗性损失，该方法在PSNR、SSIM和感知质量方面，于合成与真实SAR数据上均优于最先进方法。
We propose a novel approach for generating high quality visible-like images from Synthetic Aperture Radar (SAR) images using Deep Convolutional Generative Adversarial Network (GAN) architectures. The proposed approach is based on a cascaded network of convolutional neural nets (CNNs) for despeckling and image colorization. The cascaded structure results in faster convergence during training and produces high quality visible images from the corresponding SAR images. Experimental results on both simulated and real SAR images show that the proposed method can produce visible-like images better compared to the recent state-of-the-art deep learning-based methods.
研究动机与目标
- 为解决SAR图像常受斑点噪声影响且缺乏色彩信息而难以解释的问题。
- 开发一种基于深度学习的方法，同时去除斑点噪声并为SAR图像添加逼真色彩。
- 提升SAR图像在人眼与计算机视觉系统中的语义可解释性与视觉质量。
- 在去斑与色彩化性能上超越现有最先进方法。
提出的方法
- 该方法采用包含两个子网络的级联生成对抗网络（GAN）：去斑网络$G_D$与色彩化网络$G_C$。
- 生成器定义为$G = G_C \circ G_D$，其中$G_D$对输入SAR图像进行去噪，$G_C$将去噪后的图像转换为RGB可见光类图像。
- 使用判别器网络$D$通过对抗训练强化真实性，促进生成图像呈现多样化且自然的色彩分布。
- 通过$L_1$损失与对抗性损失的组合进行模型训练，以平衡像素级保真度与感知质量。
- 去斑网络借鉴先前SAR复原工作的成果，确保有效抑制噪声。
- 色彩化网络通过条件GAN结构，学习将灰度去噪图像映射为逼真RGB输出。
实验结果
研究问题
- RQ1级联CNN-GAN架构能否有效从噪声SAR输入生成高质量可见光类图像？
- RQ2引入对抗训练是否能提升生成可见图像的逼真度与感知质量，相较于仅使用$L_1$损失的方法？
- RQ3在定量指标与视觉保真度方面，该方法与最先进去斑与色彩化技术相比表现如何？
- RQ4该方法能否泛化至真实世界SAR数据，生成可解释且视觉上可信的输出？
主要发现
- 在$ L=1 $的合成SAR图像上，SAR-GAN实现了24.74 dB的PSNR、0.727的SSIM与0.621的UQI，优于所有基线方法。
- 在$ L=4 $时，SAR-GAN实现了26.89 dB的PSNR、0.818的SSIM与0.723的UQI，表明在中等噪声下表现强劲。
- 在$ L=10 $时，SAR-GAN实现了28.07 dB的PSNR、0.853的SSIM与0.765的UQI，显示在低噪声下具备优异的去斑与色彩化能力。
- SAR-GAN在$ L=10 $时的去斑增益（DG）为17.35，显著高于SAR-BM3D的13.61，表明其具有更优的噪声抑制能力。
- 在合成数据上的视觉对比显示，SAR-GAN生成的图像伪影更少，色彩更自然，优于仅使用$L_1$损失或SAR-BM3D预处理的方法。
- 在RADARSAT-1获取的真实SAR数据上，SAR-GAN生成的可见光类图像在结构与色彩上与对应光学卫星图像高度一致，证实了其在真实场景中的适用性。
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