Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fast Hyperspectral Image Recovery via Non-iterative Fusion of Dual-Camera Compressive Hyperspectral Imaging

論文の概要: Fast Hyperspectral Image Recovery via Non-iterative Fusion of Dual-Camera Compressive Hyperspectral Imaging

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.15104v1
Date: Wed, 30 Dec 2020 10:29:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-18 15:04:47.270999
Title: Fast Hyperspectral Image Recovery via Non-iterative Fusion of Dual-Camera Compressive Hyperspectral Imaging
Title（参考訳）: Dual-Camera Compressive Hyperspectral Imaging による高速ハイパースペクトル画像再生
Authors: Wei He, Naoto Yokoya, and Xin Yuan
Abstract要約: 符号化開口分光画像(CASSI)は3次元ハイパースペクトル像(HSI)を撮像するための有望な技術である様々な正規化器を用いて2次元計測から3次元データを再構成している。実現可能な解決策の1つは、CASSIのRGB測定などの追加情報を活用することです。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.683482662362337
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Coded aperture snapshot spectral imaging (CASSI) is a promising technique to capture the three-dimensional hyperspectral image (HSI) using a single coded two-dimensional (2D) measurement, in which algorithms are used to perform the inverse problem. Due to the ill-posed nature, various regularizers have been exploited to reconstruct the 3D data from the 2D measurement. Unfortunately, the accuracy and computational complexity are unsatisfied. One feasible solution is to utilize additional information such as the RGB measurement in CASSI. Considering the combined CASSI and RGB measurement, in this paper, we propose a new fusion model for the HSI reconstruction. We investigate the spectral low-rank property of HSI composed of a spectral basis and spatial coefficients. Specifically, the RGB measurement is utilized to estimate the coefficients, meanwhile the CASSI measurement is adopted to provide the orthogonal spectral basis. We further propose a patch processing strategy to enhance the spectral low-rank property of HSI. The proposed model neither requires non-local processing or iteration, nor the spectral sensing matrix of the RGB detector. Extensive experiments on both simulated and real HSI dataset demonstrate that our proposed method outperforms previous state-of-the-art not only in quality but also speeds up the reconstruction more than 5000 times.
Abstract（参考訳）: Coded Aperture snapshot Spectrum Imaging (CASSI) は、1つの符号化された2次元(2D)計測を用いて3次元ハイパースペクトル画像(HSI)をキャプチャする有望な手法である。異常な性質のため、様々な正規化器を用いて2次元計測から3次元データを再構成している。残念ながら、精度と計算の複雑さは満足できない。 1つの実現可能な解決策は、CASSIにおけるRGB測定などの追加情報を活用することである。本稿では, CASSI と RGB の組合せを考慮し, HSI 再構成のための新しい融合モデルを提案する。スペクトル基底と空間係数からなるhsiのスペクトル低ランク特性について検討した。具体的には、RGB測定を用いて係数を推定し、CASSI測定は直交スペクトルベースを提供する。さらに,hsiのスペクトル低ランク特性を向上させるパッチ処理戦略を提案する。提案したモデルは、非局所的な処理やイテレーション、RGB検出器のスペクトル検出行列を必要としない。シミュレーションおよび実HSIデータセットの大規模な実験により,提案手法は品質だけでなく,5000回以上の再現を高速化することを示す。

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