Codificación Escasa de Características con CoordConv para el Mejoramiento de Imágenes de Sonar de Barrido Lateral

En esta carta, proponemos un algoritmo de detección comprimida (CS) basado en aprendizaje para la eliminación de ruido en imágenes de sonar de barrido lateral (SSS). El método propuesto es un método CS basado en aprendizaje profundo con no linealidad mejorada, basado en un algoritmo de reducción iterativa y umbralización (ISTA). Dado que la intensidad del ruido varía dependiendo de la posición dentro de las imágenes SSS, el método propuesto también incorpora CoordConv, que proporciona información de coordenadas a la red para ayudar a eliminar el ruido no homogéneo. A través del entrenamiento de extremo a extremo, tanto el módulo de aprendizaje profundo como las características CS pueden optimizarse conjuntamente. Resultados experimentales representativos muestran que el método propuesto es mejor que los métodos más avanzados en términos de eliminación de ruido y requisitos de memoria.