En raison de l'incapacité à traiter avec précision les différences entre les nuages et l'arrière-plan lors de la fusion des données d'image optique avec les images de radar à ouverture synthétique (SAR), cet article propose un réseau de suppression des nuages basé sur une structure à double branche d'images SAR et optiques. Au stade de l'extraction des caractéristiques, un mécanisme d'attention multi-échelle est introduit, capturant efficacement l'information globale et locale dans l'image, fournissant une représentation d'information plus représentative pour la fusion et la suppression ultérieures des nuages. La structure de fusion locale et de branche de différenciation est repensée et leur équilibre dynamique est assuré par un mécanisme de porte, exploitant pleinement leur contribution et affinant davantage les bords des nuages dans l'image optique, permettant de retrouver une image optique sans nuages plus précise. Utilisant Swin Transformer renforcé par une perception de position, les caractéristiques locales sont connectées de manière dense, rendant le modèle de réseau plus robuste face à des environnements complexes. Le modèle proposé montre une augmentation du rapport signal/bruit maximal (PSNR) et de l'indice de similitude structurale (SSIM) par rapport à l'algorithme actuel de 0,833 1 dB et 0,024 6 respectivement. Cela prouve que l'algorithme présenté dans cet article a de meilleures performances dans la tâche de suppression des nuages sur les images par rapport aux autres méthodes.

Images distantes; images radar à ouverture synthétique; images optiques; multimodal; fusion des données; suppression des nuages