Synthetic Aperture Radar (SAR) Meets Deep Learning

This reprint focuses on the application of the combination of synthetic aperture radars and depth learning technology. It aims to further promote the development of SAR image intelligent interpretation technology. A synthetic aperture radar (SAR) is an important active microwave imaging sensor, whose all-day and all-weather working capacity give it an important place in the remote sensing community. Since the United States launched the first SAR satellite, SAR has received much attention in the remote sensing community, e.g., in geological exploration, topographic mapping, disaster forecast, and traffic monitoring. It is valuable and meaningful, therefore, to study SAR-based remote sensing applications. In recent years, deep learning represented by convolution neural networks has promoted significant progress in the computer vision community, e.g., in face recognition, the driverless field and Internet of things (IoT). Deep learning can enable computational models with multiple processing layers to learn data representations with multiple-level abstractions. This can greatly improve the performance of various applications. This reprint provides a platform for researchers to handle the above significant challenges and present their innovative and cutting-edge research results when applying deep learning to SAR in various manuscript types, e.g., articles, letters, reviews and technical reports

Vision nocturne numérique : restauration automatique et recalage multimodal des images à bas niveau de lumière

Night vision for helicopter pilots is artificially enhanced by a night vision system. It consists in a light intensifier (LI) coupled with a numerical camera, and an infrared camera. The goal of this thesis is to improve this device by analyzing the defaults in order to correct them.The first part consists in reducing the noise level on the LI images. This requires to evaluate the nature of the noise corrupting these images, so an automatic noise estimation method has been developed. The estimation is based on a non parametric detection of homogeneous areas.Then the noise statistics are estimated using these homogeneous regions by performing a robust l`1 estimation of the noise level function.The LI images can then be denoised using the noise estimation. We have developed in the second part a denoising algorithm that combines the non local means with variational methods by applying an adaptive regularization weighted by a non local data fidelity term. Then this algorithm is adapted to video denoising using the redundancy provided by the sequences, hence guaranteeing temporel stability and preservation of the fine structures.Finally, in the third part data from the optical and infrared sensors are registered. We propose an edge based multimodal registration metric. Combined with a gradient ascent resolution and a temporel scheme, the proposed method allows robust registration of the two modalities for later fusion.La vision de nuit des pilotes d’hélicoptère est artificiellement assistée par un dispositif de vision bas niveau de lumière constitué d’un intensificateur de lumière (IL) couplé à une caméra numérique d’une part, et d’une caméra infrarouge (IR) d’autre part. L’objectif de cette thèse est d’améliorer ce dispositif en ciblant les défauts afin de les corriger.Une première partie consiste à réduire le bruit dont souffrent les images IL. Cela nécessite d’évaluer la nature du bruit qui corrompt ces images. Pour cela, une méthode d’estimation automatique du bruit est mise en place. L’estimation repose sur la détection non paramétrique de zones homogènes de l’image. Les statistiques du bruit peuvent être alors être estimées à partir de ces régions homogènes à l’aide d’une méthode d’estimation robuste de la fonction de niveau de bruit par minimisation l1.Grâce à l’estimation du bruit, les images IL peuvent alors débruitées. Nous avons pour cela développé dans la seconde partie un algorithme de débruitage d’images qui associe les moyennes non locales aux méthodes variationnelles en effectuant une régularisation adaptative pondérée parune attache aux données non locale. Une adaptation au débruitage de séquences d’images permet ensuite de tenir compte de la redondance d’information apportée par le flux vidéo, en garantissant stabilité temporelle et préservation des structures fines.Enfin, dans la troisième partie les informations issues des capteurs optique et infrarouge sont recalées dans un même référentiel. Nous proposons pour cela un critère de recalage multimodal basé sur l’alignement des contours des images. Combiné à une résolution par montée de gradient et à un schéma temporel, l’approche proposée permet de recaler de façon robuste les deuxmodalités, en vue d’une ultérieure fusion