电子信息工程学院研究生在遥感领域国际顶级期刊发表学术论文

近日，遥感领域国际顶级期刊《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing（IEEE TGRS）》在线刊发了我校电子信息工程学院研究生的研究成果——A Coupled Compression Generation Network for Remote-Sensing Images at Extremely Low Bitrates。IEEE TGRS是IEEE地球科学与遥感技术协会（GRSS）会刊，在遥感技术和地球科学领域具有较高影响力，是中科院一区TOP期刊，影响因子为8.2。论文第一作者为电子信息工程学院2021级电子信息专业学生潘天鹏，通讯作者为电子信息工程学院张丽丽老师。

论文链接https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10108029

在极低比特（bpp<0.1）压缩场景下，传统的基于CNN的方法受MSE损失函数特性的影响，解压缩出的图像纹理过于平滑。而基于GAN的方法则过于注重纹理的清晰度，忽略了内容的可靠性与真实性。作为遥感数据，图像内容的可靠性非常重要，在很大程度上会影响到在其他视觉任务中的表现。因此，论文针对上述问题提出了一种新的耦合压缩生成网络，该方法充分融合了CNN与GAN的优势，强化了感知质量约束，提出了新的训练策略优化方法，在遥感DOTA数据集与UC-Merced数据集上取得了明显优势。

图1. 不同方法在DOTA数据集上的率失真性能

图2. 不同方法在UC-Merced数据集上的率失真性能

近年来，电子信息工程学院围绕立德树人根本任务，扎实推进一流学科建设和一流专业建设，全面提升办学质量，为国家的国防事业和辽宁地方经济发展培养了大批优秀人才。聚焦党的二十大精神，电子信息工程学院将全面贯彻落实党中央关于教育、科技、人才工作的战略部署，在学科专业水平、人才培养质量、科技创新能力、社会服务成效等方面聚力提升，更好服务国家和地方重大战略。