Large-Resolution Difference Heterogeneous SAR Image Sea Ice Drift Tracking Using a Smooth Edge-Guide Super-Resolution Residual Network

合成孔径雷达 计算机科学 人工智能 残余物 特征(语言学) 计算机视觉 图像分辨率 遥感 雷达成像 特征提取 跟踪(教育) 模式识别(心理学) 雷达 地质学 算法 语言学 电信 教育学 哲学 心理学
作者
Peng Men,Hao Guo,Jubai An,Guanyu Li
出处
期刊:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:61: 1-19
标识
DOI:10.1109/tgrs.2023.3296462
摘要

Heterogeneous synthetic aperture radar (SAR) data contain more information, so the use of heterogeneous SAR images can potentially improve the performance of remote sensing applications. Feature tracking is crucial for using heterogeneous SAR data. However, feature tracking is a challenge using heterogeneous SAR images to harmonize high-resolution (HR) data with coarser data. In this paper, we propose a smooth edge-guide super-resolution recurrent residual learning network to uniform resolution of heterogeneous SAR image such that their features have more consistent representation. Our proposed framework contains a super-resolution network that aims to translate the low-resolution (LR) images into the HR ones to reduce their feature differences. The generated HR final image and the HR raw image can be considered homogeneous for sea ice drift tracking. Through several examples, we demonstrate the effectiveness of the method in the feature matching of images with a large-resolution difference images from different SAR sensors.
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