論文の概要: Tuning IR-cut Filter for Illumination-aware Spectral Reconstruction from RGB

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14708v1
• Date: Fri, 26 Mar 2021 19:42:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-03 16:32:22.058189
• Title: Tuning IR-cut Filter for Illumination-aware Spectral Reconstruction from RGB
• Title（参考訳）: rgbによる照明アウェアスペクトル再構成のためのirカットフィルタのチューニング
• Authors: Bo Sun, Junchi Yan, Xiao Zhou, and Yinqiang Zheng
• Abstract要約: 再現精度は、使用中のRGBカメラのスペクトル応答に大きく依存していることが証明されている。 本稿では,既存のrgbカメラのフィルタアレイに基づくカラーイメージング機構を調査し,irカットフィルタの設計方法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.1657998542458
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To reconstruct spectral signals from multi-channel observations, in particular trichromatic RGBs, has recently emerged as a promising alternative to traditional scanning-based spectral imager. It has been proven that the reconstruction accuracy relies heavily on the spectral response of the RGB camera in use. To improve accuracy, data-driven algorithms have been proposed to retrieve the best response curves of existing RGB cameras, or even to design brand new three-channel response curves. Instead, this paper explores the filter-array based color imaging mechanism of existing RGB cameras, and proposes to design the IR-cut filter properly for improved spectral recovery, which stands out as an in-between solution with better trade-off between reconstruction accuracy and implementation complexity. We further propose a deep learning based spectral reconstruction method, which allows to recover the illumination spectrum as well. Experiment results with both synthetic and real images under daylight illumination have shown the benefits of our IR-cut filter tuning method and our illumination-aware spectral reconstruction method.
• Abstract（参考訳）: 多チャンネル観測、特にトリクロマトグラフィーRGBからのスペクトル信号を再構成するために、従来の走査型分光画像装置の代替として最近登場した。 再現精度は、使用中のRGBカメラのスペクトル応答に大きく依存していることが証明されている。 精度を向上させるため、既存のRGBカメラの最良の応答曲線を検索したり、新しい3チャンネル応答曲線を設計したりするためのデータ駆動アルゴリズムが提案されている。 そこで本研究では,既存のRGBカメラのフィルタアレイによるカラーイメージング機構について検討し,スペクトル回復のためのIRカットフィルタを適切に設計することを提案する。 さらに,照明スペクトルの復元を可能にする深層学習に基づくスペクトル再構成法を提案する。 日光照明下での合成画像と実画像の両方による実験結果から、赤外線カットフィルタチューニング法と照明対応スペクトル再構成法の利点が示された。

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