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Improved SAR Imaging via Cross-Learning From Camera Images

机译:通过从相机图像的交叉学习改进SAR成像

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摘要

In this article, we propose a novel concept of cross-learning in order to improve synthetic aperture radar (SAR) images by learning from the camera images, in the manifold domain. We present multilevel abstraction approaches to materialize knowledge transfer between these two very different modalities (i.e., the radar and the camera), namely, a canonical correlation analysis-based approach and a manifold alignment-based approach. We provide experimental results on real data, along with qualitative as well as quantitative analyses, to validate the proposed methodologies.
机译:在本文中,我们提出了一种新颖的交叉学习概念,以便通过在歧管域中从相机图像学习来改善合成孔径雷达(SAR)图像。 我们提出了多级抽象方法,以实现这两个非常不同的方式(即雷达和相机)之间的知识转移,即基于规范相关分析的方法和基于歧管对准的方法。 我们在真实数据中提供实验结果,以及定性以及定量分析,以验证所提出的方法。

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