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作者与机构
本文的主要作者包括Zhibao Wang、Xiaoqing He、Bin Xiao、Liangfu Chen和Xiuli Bi。Zhibao Wang来自东北石油大学渤海能源研究院，Xiaoqing He和Bin Xiao分别来自东北石油大学计算机与信息技术学院和重庆邮电大学计算机科学与技术学院，Liangfu Chen来自中国科学院遥感与数字地球研究所，Xiuli Bi来自重庆邮电大学计算机科学与技术学院。该研究发表于2024年的《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》期刊。
学术背景
本研究的主要科学领域是遥感图像去噪（remote sensing image denoising）。遥感图像在土地利用、森林火灾识别、油罐与油污检测等领域有广泛应用，但由于成像设备特性和外部环境的影响，遥感图像常受到多种噪声的干扰，影响图像清晰度和后续任务的准确性。现有的去噪方法通常仅使用干净或噪声图像指导网络训练，且多针对特定噪声类型，去噪效果不理想，存在伪影和噪声残留等问题。为此，本研究提出了一种基于对比学习（contrastive learning）的遥感图像去噪框架RSID-CR，旨在处理多种噪声类型，尽可能保留图像细节信息，并解决现有方法的局限性。
研究流程
本研究的主要流程包括以下几个步骤：
框架设计
研究提出了RSID-CR框架，其核心思想是通过对比学习构建干净图像、噪声图像和去噪图像之间的正负样本对，并设计了一种联合损失函数，包括重建损失（reconstruction loss）和对比正则化（contrastive regularization）。该框架的目标是使去噪图像在特征空间中更接近干净图像，同时远离噪声图像。
样本对构建
研究采用对比学习的方法，通过数据增强（data augmentation）构建正负样本对。具体而言，给定一批输入图像，对每张图像施加五种常见噪声类型（高斯噪声、斑点噪声、泊松噪声、椒盐噪声和条纹噪声），生成噪声图像，并通过去噪网络得到去噪图像。然后，将干净图像和噪声图像作为正负样本对，去噪图像作为锚点样本，构建对比学习任务。
损失函数设计
研究提出了一种新的联合损失函数，包括重建损失和对比正则化。重建损失基于L1损失，用于衡量去噪图像与干净图像之间的像素级差异。对比正则化则通过预训练的VGG19模型提取特征，计算去噪图像与干净图像、噪声图像之间的特征距离，并通过温度参数调节样本间距离的敏感性。
实验验证
研究在两个公开数据集（NWPU-RESISC45和UC Merced Land Use）上进行了广泛的实验，验证了RSID-CR框架对五种噪声类型的去噪效果。此外，研究还在两个真实噪声遥感数据集（AVIRIS Indian Pines和HYDICE Urban）上进行了验证。实验结果表明，RSID-CR框架在处理多种噪声类型和不同噪声水平时均表现出色。
消融实验
为了验证对比正则化中负样本的有效性，研究进行了消融实验，比较了使用负样本和不使用负样本的去噪效果。结果表明，使用负样本的对比正则化能够显著提高去噪性能。
主要结果
1. 合成噪声数据集实验
在NWPU-RESISC45和UC Merced Land Use数据集上，RSID-CR框架在处理高斯噪声、斑点噪声、泊松噪声、椒盐噪声和条纹噪声时，均取得了优于现有方法的去噪效果。定量分析表明，RSID-CR框架在峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）指标上均显著高于其他方法。
真实噪声数据集实验
在AVIRIS Indian Pines和HYDICE Urban数据集上，RSID-CR框架在无参考图像质量评估指标（BRISQUE和NIQE）上表现优异，表明其在真实噪声图像上的去噪效果具有较高的视觉质量。
消融实验结果
消融实验表明，使用负样本的对比正则化能够显著提高去噪性能。例如，在处理高斯噪声时，使用负样本的RSID-CR框架在PSNR和SSIM指标上分别比不使用负样本的版本提高了0.45 dB和0.013。
结论
本研究提出了一种基于对比学习的遥感图像去噪框架RSID-CR，通过构建正负样本对和设计联合损失函数，显著提高了去噪效果。实验结果表明，RSID-CR框架能够处理多种噪声类型，并在合成和真实噪声数据集上均表现出色。该研究的科学价值在于首次将对比学习应用于遥感图像去噪领域，提出了一种灵活且有效的去噪方法。其应用价值在于能够显著提高遥感图像的质量，为后续的检测、分割等任务提供更可靠的输入。
研究亮点
1. 创新性方法：首次将对比学习应用于遥感图像去噪，提出了一种新的联合损失函数。
2. 广泛适用性：能够处理多种噪声类型，并在不同噪声水平下均表现出色。
3. 实验验证充分：在合成和真实噪声数据集上进行了广泛的实验验证，结果具有较高的可信度。
4. 消融实验支持：通过消融实验验证了负样本在对比正则化中的重要性，进一步增强了方法的科学性和实用性。
其他有价值内容
研究还对比了不同损失函数组合的去噪效果，结果表明，结合对比正则化的联合损失函数在去噪性能上显著优于传统的L1损失和正则化损失。此外，研究通过t-SNE可视化分析，展示了RSID-CR框架在特征空间中对去噪图像、干净图像和噪声图像的分布关系，进一步验证了方法的有效性。
以上是对该研究的全面报告，涵盖了研究的背景、方法、结果、结论及其科学和应用价值。