线下决赛赛道1:光学SAR融合去云



(1)赛道背景

光学遥感影像成像质量极易受到天气影响,甚至存在完全因云层遮挡而导致部分信息缺失现象。合成孔径雷达(SAR)具有全天时、全天候成像的优势,能够为光学遥感影像中云雾去除提供有效的辅助信息。参赛队伍需通过利用主办方提供的同一区域“无云影像-含云影像-SAR影像”数据集进行光学SAR融合去云算法设计,实现SAR辅助下光学遥感影像缺失信息高保真重建。

(2)赛道任务

光学SAR融合去云赛道力求通过借助临近时相SAR影像,对受云层遮掩的光学影像进行修复。选手使用主办方提供的同一区域的无云影像-含云影像-SAR影像对进行光学SAR融合去云处理,主办方依据评分标准对结果进行综合评价。依据所述影像修复标准,设计赛题如下:

a. 初赛:算法在光学影像缺失区域的高保真复原能力。

b. 复赛:算法在光学影像缺失区域的高保真复原能力。进阶考察测试数据尺寸变化的适应性。

c. 决赛:算法在光学影像缺失区域的高保真复原能力。进阶考察现场答辩评议,模型复杂度及效率。

(3)数据简介

用途:光学遥感影像质量改善;SAR影像翻译;超大规模遥感数据生成及样本增强。

(4)数据说明

Dataset

|——train_image+GT

|——opt_clear

|————patch_ opt_clear_name.png

|————...

|——opt_cloudy

|————patch_ opt_cloudy_name.png

|————...

|——SAR

|————VH

|——————patch_SAR_VH_name.png

|——————...

|————VV

|——————patch_SAR_VV_name.png

|——————...

test

|——opt_cloudy

|————patch_ opt_cloudy_name.png

|————...

|——SAR

|————VH

|——————patch_SAR_VH_name.png

|——————...

|————VV

|——————patch_SAR_VV_name.png

|——————...



其中①光学影像(opt_clear和opt_cloudy)格式为png,位深度为24,为多光谱光学影像自然真彩色图像(由红绿蓝3波段合成);②SAR影像(SAR)格式为png, 位深度为8;

(5)提交要求
初赛

提交.zip格式压缩包,可解压缩出results文件夹,results文件夹中为test_image文件的测试结果。

复赛

和初赛一致。

(6)提交示例

results.zip

——results

————patch_opt_clear_name.png

————......

(7)评测标准

Score = SSIM

基于对融合去云结果更符合人类视觉系统的考量,着重于推理结果与真实影像之间对比度、亮度、结构等方面的相似性度量,更符合图像重建的实际应用需求。

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