論文の概要: Calibrated Hyperspectral Image Reconstruction via Graph-based Self-Tuning Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.15362v2
• Date: Tue, 4 Jan 2022 02:46:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-05 11:26:44.764542
• Title: Calibrated Hyperspectral Image Reconstruction via Graph-based Self-Tuning Network
• Title（参考訳）: グラフに基づく自己チューニングネットワークによる高調波画像再構成
• Authors: Jiamian Wang, Yulun Zhang, Xin Yuan, Ziyi Meng, Zhiqiang Tao
• Abstract要約: ハイパースペクトルイメージング(HSI)は、特に符号化スナップショット分光イメージング(CASSI)システムに基づく画像に対して、研究の注目を集めている。 既存の深いHSI再構成モデルは、CASSIの特定の光学ハードウェアマスクが与える2次元圧縮計測に基づいて元の信号を取得するために、ペアデータで訓練される。 このマスク固有のトレーニングスタイルは、ハードウェアの誤校正問題を引き起こし、異なるハードウェアとノイズの多い環境間で深いHSIモデルをデプロイする障壁を設定できる。 マスクの空間構造の変化に適応する不確実性を推論するグラフベース自己調整(GST)ネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.71031760929464
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, hyperspectral imaging (HSI) has attracted increasing research attention, especially for the ones based on a coded aperture snapshot spectral imaging (CASSI) system. Existing deep HSI reconstruction models are generally trained on paired data to retrieve original signals upon 2D compressed measurements given by a particular optical hardware mask in CASSI, during which the mask largely impacts the reconstruction performance and could work as a "model hyperparameter" governing on data augmentations. This mask-specific training style will lead to a hardware miscalibration issue, which sets up barriers to deploying deep HSI models among different hardware and noisy environments. To address this challenge, we introduce mask uncertainty for HSI with a complete variational Bayesian learning treatment and explicitly model it through a mask decomposition inspired by real hardware. Specifically, we propose a novel Graph-based Self-Tuning (GST) network to reason uncertainties adapting to varying spatial structures of masks among different hardware. Moreover, we develop a bilevel optimization framework to balance HSI reconstruction and uncertainty estimation, accounting for the hyperparameter property of masks. Extensive experimental results and model discussions validate the effectiveness (over 33/30 dB) of the proposed GST method under two miscalibration scenarios and demonstrate a highly competitive performance compared with the state-of-the-art well-calibrated methods. Our code and pre-trained model are available at https://github.com/Jiamian-Wang/mask_uncertainty_spectral_SCI
• Abstract（参考訳）: 近年,高スペクトルイメージング(HSI)が注目され,特にCASSI(コーデック・アパーチャ・スナップショット・スペクトル・イメージング)システムに基づく画像が注目されている。 既存の深いHSI再構成モデルは、CASSIの特定の光学ハードウェアマスクによって与えられる2次元圧縮された測定に基づいて元の信号を取得するためにペア化されたデータに基づいて訓練され、その間、マスクは復元性能に大きな影響を与え、データ拡張を統括する「モデルハイパーパラメータ」として機能する。 このマスク固有のトレーニングスタイルは、ハードウェアの誤校正問題を引き起こし、異なるハードウェアとノイズの多い環境間で深いHSIモデルをデプロイする障壁を設定できる。 この課題に対処するために,完全変分ベイズ学習処理によるhsiのマスク不確実性を導入し,実際のハードウェアに触発されたマスク分解を通じて明示的にモデル化する。 具体的には,異なるハードウェア間のマスクの空間構造に不確実性を適用するための,新しいグラフ型自己チューニング(gst)ネットワークを提案する。 さらに,マスクのハイパーパラメータ特性を考慮したhsi再構成と不確実性推定を両立する2レベル最適化フレームワークを開発した。 提案したGST法の有効性(33/30dB以上)を2つの誤校正シナリオで検証し,最先端の校正手法と比較して高い競争性能を示した。 私たちのコードと事前トレーニングされたモデルはhttps://github.com/Jiamian-Wang/mask_uncertainty_spectral_SCIで利用可能です。

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