論文の概要: Real-time Hyperspectral Imaging in Hardware via Trained Metasurface Encoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.02084v1
• Date: Tue, 5 Apr 2022 09:52:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-06 19:48:09.907277
• Title: Real-time Hyperspectral Imaging in Hardware via Trained Metasurface Encoders
• Title（参考訳）: トレーニングされたメタサーフェスエンコーダによるハードウェアのリアルタイムハイパースペクトルイメージング
• Authors: Maksim Makarenko, Arturo Burguete-Lopez, Qizhou Wang, Fedor Getman, Silvio Giancola, Bernard Ghanem and Andrea Fratalocchi
• Abstract要約: ハイパースペクトルイメージングは、コンピュータビジョンにおける画像分類と自動パターン認識のためのスペクトルシグネチャを特定するために大きな注目を集めている。 上述した制限に対処する新しい統合アーキテクチャであるHyplexを紹介する。 HyplexはCMOS互換で高速なハイパースペクトルカメラで、バルク光学を人工知能によって逆向きにデザインされたナノスケールのメタ曲面に置き換える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.16861072631285
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hyperspectral imaging has attracted significant attention to identify spectral signatures for image classification and automated pattern recognition in computer vision. State-of-the-art implementations of snapshot hyperspectral imaging rely on bulky, non-integrated, and expensive optical elements, including lenses, spectrometers, and filters. These macroscopic components do not allow fast data processing for, e.g real-time and high-resolution videos. This work introduces Hyplex, a new integrated architecture addressing the limitations discussed above. Hyplex is a CMOS-compatible, fast hyperspectral camera that replaces bulk optics with nanoscale metasurfaces inversely designed through artificial intelligence. Hyplex does not require spectrometers but makes use of conventional monochrome cameras, opening up the possibility for real-time and high-resolution hyperspectral imaging at inexpensive costs. Hyplex exploits a model-driven optimization, which connects the physical metasurfaces layer with modern visual computing approaches based on end-to-end training. We design and implement a prototype version of Hyplex and compare its performance against the state-of-the-art for typical imaging tasks such as spectral reconstruction and semantic segmentation. In all benchmarks, Hyplex reports the smallest reconstruction error. We additionally present what is, to the best of our knowledge, the largest publicly available labeled hyperspectral dataset for semantic segmentation.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトラルイメージングは、コンピュータビジョンにおける画像分類と自動パターン認識のためのスペクトルシグネチャを特定することに大きな注目を集めている。 スナップショットハイパースペクトルイメージングの現在の実装は、レンズ、分光計、フィルターを含む、かさばる、非統合的で高価な光学素子に依存している。 これらのマクロコンポーネントは、リアルタイムおよび高解像度ビデオなどの高速データ処理を許可しない。 上述した制限に対処する新しい統合アーキテクチャであるHyplexを紹介する。 HyplexはCMOS互換の高速ハイパースペクトルカメラで、バルク光学をナノスケールのメタ曲面に置き換える。 ハイプレックスは分光計を必要とせず、従来のモノクロカメラを使用し、安価でリアルタイムかつ高解像度のハイパースペクトルイメージングの可能性を開く。 Hyplexはモデル駆動最適化を利用して、物理的なメタ曲面層と、エンドツーエンドのトレーニングに基づく現代的なビジュアルコンピューティングアプローチを接続する。 我々はHyplexのプロトタイプを設計、実装し、スペクトル再構成やセマンティックセグメンテーションといった典型的な画像処理の最先端技術と比較する。 すべてのベンチマークにおいて、Hyplexは最小の再構成エラーを報告している。 さらに、私たちの知る限り、セマンティックセグメンテーションのための最大の公開ラベル付きハイパースペクトルデータセットを提示します。

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