DPSF-Net: Двухприорная сеть по пространственной фрагментации для дегустации изображений дистанционного зондирования в реальном мире

arXiv: 2609.06962v1 Аннонс Тип: новое резюме: Дегазация изображений, полученных с помощью дистанционного зондирования в реальном мире (RSID), по-прежнему является сложной задачей, поскольку атмосферное рассеяние, пространственное неунифицированное дымовое воздействие и искажение цвета совместно ухудшают структурную и спектральную информацию. Наиболее глубокие методы обучения основаны на вводе данных РГБ и экстракции пространственно-доменных элементов, что ограничивает их способность отделять глобальный фон от локальных параметров поверхности. Здесь мы предлагаем DPSF-Net, двухприорную сеть пространственных частот, построенную на MCAF-net для реального мира RSID. В качестве совместных входных данных эта сеть использует туманные изображения RGB и карты темного канала предварительного (DCP), что позволяет направлять процесс обучения по принципу " от конечной до конца > . Блок пространственно-частотного остаточного взаимодействия вводит филиал Fourier Unit в многонаправленное территориальное взаимодействие для моделирования крупномасштабных компонентов дыма. Модуль адаптивного внимания с помощью предварительно направленного элемента предваряющего устройства и функции внимания для уменьшения изменения цвета и структурных искажений. Выборочная керна