摘要
نظرًا للقيود الناتجة عن بيئة التصوير وأجهزة الاستشعار وغيرها من العوامل، توجد ظاهرة التداخل السحابي في صور الاستشعار عن بعد عالية الدقة، مما يؤثر بشكل كبير على جودة الصور وتفسيرها الذكي اللاحق. نظرًا لقوته في تعلم السمات، فقد حصلت تقنيات التعلم العميق في السنوات الأخيرة على تطبيقات واسعة في إزالة التداخل السحابي في صور الاستشعار عن بعد. باعتبار أن الطرق الحالية لإزالة التداخل السحابي في صور الاستشعار عن بعد غالبًا ما تواجه صعوبة في الحفاظ على التفاصيل النسيجية الحافة للصور، فإن هذه الدراسة تقترح خوارزمية لإزالة التداخل السحابي باستخدام شبكة تآزر مضادة معتمدة على آلية الانتباه. أولاً، يتم تصميم وحدة البقايا الفورية فوريه وحدة البقايا العالية التردد لتضمين معلومات البقايا المنخفضة التردد والعالية التردد لصور السحاب؛ ثم، يتم استخدام آلية الانتباه للحصول على معلومات توزيع السحاب المكانية من النواقل والمكان، وتوجيه إزالة السحاب؛ وأخيراً، يتم تدريب النموذج تحت أداء قياسي مشترك، مع التأكد من الاتساق في المحتوى بين الصور المتولدة والصور الحقيقية. تشير نتائج التجارب على مجموعة بيانات صور الاستشعار عن بعد RICE إلى أن الطريقة المقترحة لإزالة التداخل السحابي في صور الاستشعار عن بعد على أساس آلية الانتباه وشبكة تآزر مضادة يمكنها الاحتفاظ بتفاصيل النسيج الحافة للصور بشكل فعال، وتحقق مؤشرات كمية ممتازة وتأثيراً بصرياً.
关键词
إزالة السحاب في صور الاستشعار عن بعد؛ وحدة البقايا الفورية؛ آلية انتباه الناقل-المكان؛ شبكة تآزر مضادة؛ توزيع السحاب المكاني