Phy-OSShip-MS 数据集：一种基于分层物理引导的风格迁移方法，用于生成成对的光学SAR船舶图像

《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》：Phy-OSShip-MS Dataset: A Paired Optical-SAR Ship Imagery Generation Method Via Hierarchical Physics-Guided Style Transfer

　　

摘要：

高质量的时空配对光学数据和合成孔径雷达（SAR）数据集对于跨模态船舶检测任务至关重要。然而，由于成像机制的不同、获取时空一致性的难度以及数据隐私问题，这类公共数据集极为稀缺。当前的跨模态SAR图像合成方法往往难以在物理一致性和感知保真度之间取得平衡，导致生成的图像散射分布不符合成像机制，斑点统计特性也与真实数据存在偏差。为了解决这些问题，本文提出了一种基于层次物理引导的风格迁移框架，用于光学图像到SAR图像的生成。在该框架中，风格迁移作为底层生成机制确保感知保真度，同时引入了一种新颖的“辐射度-几何融合”三级物理引导策略来明确约束生成过程。首先，构建了一个适用于所有场景的类别级辐射度先验，为不同类别建立物理强度参考；其次，引入相位一致性特征来弥补辐射度先验在精细结构描述方面的不足，精确保留船舶等强散射目标的关键几何细节；最后，建立了一种基于物理属性交集的协同融合机制，通过将材料属性与几何显著性相结合，为强散射目标施加方向性增强，从而确保强度级别的物理一致性。实验结果表明，所提出的方法在纹理细节和散射特性方面优于现有的图像到图像的转换模型。因此，我们建立了一个具有多源属性的物理引导光学-SAR船舶图像数据集（Phy-OSShip-MS），提供了目标级别的合成配对样本，作为一种有效的生成数据增强策略...

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