【人工智能】用于遥感影像融合的自适应矩形卷积

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来自Arxiv([v1]2025年3月1日)

团队构成

所有作者都来自电子科技大学,这所大学在电子科学与技术领域有着深厚的学术积累,为团队成员提供了扎实的专业背景,使其在遥感影像处理等技术领域具备专业优势。

  • Xueyang Wang:作为第一作者,可能在遥感影像处理方面有一定的研究基础,负责论文的主要研究工作和撰写。
  • Zhixin ZhengJiandong Shao:作为第二和第三作者,可能在算法设计、实验验证等方面有重要贡献。
  • Yule Duan:虽然邮箱后缀不同,但作为第四作者,可能在项目合作、数据获取或算法优化等方面发挥了关键作用。
  • Liang-Jian Deng:作为通讯作者,可能是团队的指导教师,在研究方向把握、论文修改完善等方面起到引领作用。

动机(Motivation)

  1. 问题背景
    遥感图像中物体尺寸差异显著(如小汽车与大型建筑),传统卷积神经网络(CNN)的固定方形卷积核和预设采样点数量难以有效捕捉多尺度特征,导致特征提取效率低下。
  2. 现有方法局限
    • 形状自适应卷积(如Deformable Convolution)虽能调整采样位置,但参数数量随核尺寸平方增长,小数据集上难以收敛,且无法动态调整采样点数量。
    • 多尺度卷积(如Pyramidal Convolution)的核尺寸固定,导致跨尺度特征融合不精确。
  3. 核心动机
    提出一种既能自适应调整卷积核形状(矩形)、又能动态优化采样点数量的模块,以解决遥感图像中物体多尺度特征的提取问题。

核心方法(Core Method)

  1. 自适应矩形卷积(ARConv)
    • 卷积核形状学习:通过两个子网络分别学习每个像素位置的卷积核高度h和宽度w,约束范围为(bi​,ai​+bi​),并通过Sigmoid函数归一化。
    • 采样点数量选择:根据平均高度和宽度动态计算采样点数(kh​×kw​),仅选择奇数采样点(如5×3核)。
    • 采样图生成:基于学习到的h和w,生成非均匀分布的采样网格,并通过双线性插值估计非整数位置像素值。
    • 仿射变换增强:引入空间自适应的仿射变换(参数由子网络预测),提升特征表达的灵活性。
  2. ARNet网络架构
    • 基于U-Net结构,将标准卷积替换为ARConv模块,形成AR-ResBlock。
    • 通过下采样提取高层特征,上采样恢复空间分辨率,并利用跳跃连接保留细节。
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图1。 顶行:基于深度学习的遥感图像融合综合流程图。底行:我们的自适应矩形卷积(ARConv)的一个示例,具有两个显著优势:1)其卷积核可以根据目标大小自适应地修改采样位置;2)采样点的数量在不同特征图上动态确定,例如,实现5×3的自适应矩形卷积,据我们所知,这是首次尝试。
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图2. 四种卷积核工作原理示意图。(a) 标准卷积。(b) 可变形卷积。(c) 多尺度卷积。(d) 我们提出的卷积(ARConv)。
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图3. ARConv架构概述。该模块由四个主要部分组成。第一部分阐述卷积核高度和宽度的学习过程。第二部分聚焦于卷积核采样点数量的选择过程。第三部分以网格中心位置p0为例,模拟采样图S的生成过程。最后一部分描述ARConv的卷积运算过程。
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图4. ARNet的整体架构。ARNet用ARConv替换U-Net的Resblock中的标准卷积,以创建ARResblock。该模型具有下采样模块,用于提取高级特征,以及上采样模块,通过转置卷积恢复空间分辨率。跳跃连接有助于传递详细的空间信息。

实验结果(Experimental Results)

  1. 数据集
    • WV3(8波段)、QuickBird (QB)GaoFen-2 (GF2)(均为4波段),通过Wald协议构建训练/测试集。
    • 评估指标:
      • 降分辨率测试:SAM(光谱角)、ERGAS(全局误差)、Q8/Q4(空间质量)。
      • 全分辨率测试:()(光谱失真)、(Ds​)(空间失真)、HQNR(综合质量)。
  2. 性能对比
    • WV3数据集:ARNet在SAM(2.885 vs. CANNet 2.930)、ERGAS(2.139 vs. 2.158)和HQNR(0.958 vs. 0.951)上均优于现有最佳方法。
    • GF2数据集:SAM(0.698)和ERGAS(0.626)达到最优,HQNR(0.983)与CANNet持平。
  3. 可视化验证
    • 热力图显示ARConv学习的卷积核尺寸与物体实际尺寸呈正相关(如建筑边缘对应较小核高度)。

对比算法(Compared Algorithms)

  1. 传统方法
    • 成分替换(CS):如EXP、MTF-GLP-FS。
    • 多分辨率分析(MRA):如TV、BDSD-PC。
  2. 深度学习方法
    • 固定核方法:PNN、PanNet。
    • 自适应核方法:Deformable Conv、LAGConv、CANNet。
    • 多尺度方法:Pyramidal Conv、CMT。
  3. ARConv优势
    相比Deformable Conv,参数量更少(仅学习高度/宽度);相比多尺度方法,核尺寸动态适应物体尺寸。
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表1. 使用20个降分辨率样本和20个全分辨率样本,在WV3数据集上进行性能基准测试。表现最佳的结果以粗体突出显示,而第二好的结果则用下划线表示。
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表2. 使用20个降分辨率样本在QB数据集上的性能基准测试。最佳结果加粗;次佳结果加下划线。表3. 使用20个降分辨率样本在GF2数据集上的性能基准测试。最佳结果加粗;次佳结果加下划线。

数据集(Datasets)

  1. 数据来源
    • 公开数据集PanCollection,包含模拟的PAN/LRMS/HRMS图像对。
  2. 数据构造
    • 训练集:WV3(9,714对)、QB(17,139对)、GF2(19,809对),图像尺寸64×64。
    • 测试集:降分辨率(256×256)和全分辨率(512×512)各20对。

改进空间(Improvement Opportunities)

  1. 计算效率:动态采样点生成和插值操作可能增加计算复杂度,未来可优化实时性。
  2. 核尺寸范围限制:实验表明,过大的核尺寸范围(如1-63)会导致性能下降,需进一步研究最优范围选择策略。
  3. 泛化能力:当前实验限于遥感图像,需验证ARConv在自然图像或其他领域(如医学影像)的适用性。
  4. 端到端优化:高度/宽度学习子网络与主网络的联合优化机制可进一步探索,以提升收敛稳定性。

总结

ARConv通过动态调整卷积核形状和采样点数量,显著提升了遥感图像全色锐化的性能。ARNet在多个数据集上验证了其有效性,未来工作可聚焦计算优化与跨任务泛化。

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