Remoção de speckle e geração de imagens SAR usando GANs.
O objetivo deste trabalho é gerar imagens SAR de órbita ascendente do Sentinel-1 SM, já que este modo de aquisição do sensor SAR Sentinel-1 é mais raro e não está disponível para muitas regiões geográficas como as IW. Com o objetivo de aumentar este conjunto de dados de imagens SM, após ter sido feita uma extensa pesquisa sobre qual seria uma boa técnica a ser aplicada, optou-se pela utilização da rede pix2pix que é um GAN bastante utilizável. Para fazer isso, também são criados alguns novos conjuntos de dados SAR que incluem pares de imagens SM e IW das mesmas regiões fotografadas em órbitas ascendentes e descendentes, respectivamente. Esses conjuntos de dados abrangem regiões com características rurais, urbanas e costeiras e polarizações VH e VV. Porém, para os primeiros testes aqui apresentados optou-se por trabalhar apenas com conjuntos de dados de VH Rural. Além disso, como o pix2pix original trabalha com imagens muito pequenas, foi necessário modificar sua arquitetura para suportar imagens maiores e são apresentados quais foram os melhores ajustes feitos para melhorar seu desempenho. Paralelamente também é investigado o problema de remoção de manchas em imagens SAR e as imagens originais são ameaçadas por filtros de remoção de manchas clássicos como Lee, Lee-Sigma e Refined-Lee. Métodos conhecidos de aprendizado profundo também são aplicados para remover speckle como uma rede previamente treinada despeckNet e uma mesma treinada com o conjunto de dados criado. A seguir, propõe-se também utilizar e treinar a rede pix2pix como filtro despeckle para imagens originais. Então, por fim são mostrados os testes de todas essas técnicas de despeckle aplicadas às imagens geradas e também é proposta uma nova abordagem onde é treinada a rede pix2pix para gerar e remover speckle ao mesmo tempo, reduzindo o duas etapas de geração e filtragem para apenas uma. Os resultados são todos apresentados visualmente em imagens e ambos utilizando parâmetros de qualidade de métricas de imagem. A conclusão é que considerando os esforços computacionais aplicados para desenvolver todos esses trens de rede os melhores resultados são apresentados para a última técnica proposta de gerar e remover speckle ao mesmo tempo usando pix2pix, mostrando que esta técnica deve ser mais explorada .