雲の遮蔽は光学リモートセンシング画像処理において長期にわたる課題であり、従来の雲除去手法では遮蔽された領域の詳細情報を完全に復元することが難しく、画像品質に影響を与えます。本稿では、この問題に対処するためにマルチモーダル特徴の一貫性融合（Cloud-Harmonizer）に基づく雲除去手法を提案し、SAR画像と光学画像の地物特徴表現における相補性と一貫性を十分に活用して雲領域情報の有効な修復を実現します。本手法は3つのコアモジュールで構成されます：光学およびSAR特徴を整列させ、雲領域の差異注意を捉え生成するマルチモーダル特徴一貫性モジュールMFCM（Multi-modal Feature Consistency Module）；差異注意に基づきSARデータが光学画像の欠落特徴を補償する一貫性拘束補償モジュールCCCM（Consistency-Constrained Compensation Module）；2つのモダリティ特徴を適応的に融合し、全体の修復効果を向上させるマルチモーダル協調適応融合モジュールMCAF（Multi-modal Collaborative Adaptive Fusion Module）。SEN12MS-CRデータセット上の実験結果では、本手法はPSNR、SSIM、SAM指標においてそれぞれ30.0408、0.9004、7.6068の優れた性能を示し、現行の先進手法を上回りました。実験結果から、本手法は雲除去と特徴修復において高い潜在能力を有し、マルチモーダルリモートセンシングデータの融合応用と雲除去技術の発展に有益な参考となることが示されました。

リモートセンシング画像の雲除去;マルチモーダルデータ融合;マルチモーダル特徴の一貫性