Super-Resolution of Asteroid Images using GAN
Super-Resolution of Asteroid Images using GAN
复制标题
使用 GAN 超分辨率小行星图像
DOI：
10.11517/pjsai.jsai2022.0_4yin229
复制
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
はやぶさ２ ONCチーム
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
岸 倫太朗;橋本 廉;棚瀬 旺和;本田 理恵;はやぶさ２ ONCチーム
惑星・小天体の探査において着陸探査が重要な手段となってきている. ここでは低解像度画像から障害物の少ない地域を抽出することが必要であるが, このためには超解像が有用である. 惑星・小天体の画像には広いサイズ分布をもった様々な地形や岩石などが存在する. また取得される画像のスケールも様々で日照条件によって見かけの特徴も大きく変化する. 本研究ではこのような特徴を持つ画像に対する汎用的な超解像を敵対的生成ネットワーク GAN で構築することを目的としている. ここでは SRGAN を実際に小惑星探査機はやぶさ 2 が取得したリュウグウの様々な解像度や照明条件の画像に対して適用した. 人工的に劣化させた画像と原画像を用いて学習させた SRGAN によって復元精度を検討した. 予備実験として実施した同一照明条件の 30cm/pixel の画像では生成された画像の PSNR は 29.1 dB の精度であり解析的な手法と同等であった. 一方, 照明条件が混在した低い解像度画像に対しても, 学習データも同様に混在した状態であれば同程度の性能である傾向があることを確認し, 惑星・小天体の画像においても GAN による超解像が有用であることが示唆された.