論文の概要: Snapshot Compressive Imaging: Principle, Implementation, Theory,
Algorithms and Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.04421v1
- Date: Sun, 7 Mar 2021 18:31:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-09 22:59:56.165904
- Title: Snapshot Compressive Imaging: Principle, Implementation, Theory,
Algorithms and Applications
- Title（参考訳）: スナップショット圧縮イメージング:原理、実装、理論、アルゴリズムおよび応用
- Authors: Xin Yuan and David J. Brady and Aggelos K. Katsaggelos
- Abstract要約: スナップショット圧縮イメージング(SCI)は2次元(2D)検出器を使用して、HD(ge3$D)データをエムスナップショット測定でキャプチャする。
本稿では、最適化に基づくアルゴリズムとディープラーニングに基づくアルゴリズムの両方を含む、sciハードウェア、理論、アルゴリズムの最近の進歩を概観する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.304009992886286
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Capturing high-dimensional (HD) data is a long-term challenge in signal
processing and related fields. Snapshot compressive imaging (SCI) uses a
two-dimensional (2D) detector to capture HD ($\ge3$D) data in a {\em snapshot}
measurement. Via novel optical designs, the 2D detector samples the HD data in
a {\em compressive} manner; following this, algorithms are employed to
reconstruct the desired HD data-cube. SCI has been used in hyperspectral
imaging, video, holography, tomography, focal depth imaging, polarization
imaging, microscopy, \etc.~Though the hardware has been investigated for more
than a decade, the theoretical guarantees have only recently been derived.
Inspired by deep learning, various deep neural networks have also been
developed to reconstruct the HD data-cube in spectral SCI and video SCI. This
article reviews recent advances in SCI hardware, theory and algorithms,
including both optimization-based and deep-learning-based algorithms. Diverse
applications and the outlook of SCI are also discussed.
- Abstract（参考訳）: 高次元(HD)データの取得は、信号処理とその関連分野における長期的な課題である。
スナップショット圧縮イメージング(SCI)は、2次元(2D)検出器を使用して、シュエムスナップショット測定でHD($\ge3$D)データをキャプチャします。
新規な光学設計により、2D検出器は、HDデータを圧縮的にサンプリングし、その後、アルゴリズムを用いて所望のHDデータキューブを再構築する。
SCIは、ハイパースペクトルイメージング、ビデオ、ホログラフィー、トモグラフィー、焦点深度イメージング、偏光イメージング、顕微鏡、画像撮影に使われてきた。
ディープラーニングにインスパイアされた様々なディープニューラルネットワークも、スペクトルSCIとビデオSCIのHDデータキューブを再構築するために開発されている。
本稿では、最適化に基づくアルゴリズムとディープラーニングに基づくアルゴリズムの両方を含む、sciハードウェア、理論、アルゴリズムの最近の進歩を概観する。
様々な応用やSCIの展望についても論じる。
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