論文の概要: A Fast Alternating Minimization Algorithm for Coded Aperture Snapshot Spectral Imaging Based on Sparsity and Deep Image Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05647v1
• Date: Sun, 12 Jun 2022 03:29:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-14 17:51:44.270894
• Title: A Fast Alternating Minimization Algorithm for Coded Aperture Snapshot Spectral Imaging Based on Sparsity and Deep Image Priors
• Title（参考訳）: sparsity と deep image priors を用いた符号化開口スペクトルイメージングのための高速交互最小化アルゴリズム
• Authors: Qile Zhao, Xianhong Zhao, Xu Ma, Xudong Chen, Gonzalo R. Arce
• Abstract要約: Coded Aperture snapshot Spectrum Imaging (CASSI)は、3次元ハイパースペクトル画像(HSI)を再構成する技術である。 本稿では,自然画像の空間と深部画像の先行値(Fama-P)に基づいて,高速な変動最小化アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.890754092562918
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Coded aperture snapshot spectral imaging (CASSI) is a technique used to reconstruct three-dimensional hyperspectral images (HSIs) from one or several two-dimensional projection measurements. However, fewer projection measurements or more spectral channels leads to a severly ill-posed problem, in which case regularization methods have to be applied. In order to significantly improve the accuracy of reconstruction, this paper proposes a fast alternating minimization algorithm based on the sparsity and deep image priors (Fama-SDIP) of natural images. By integrating deep image prior (DIP) into the principle of compressive sensing (CS) reconstruction, the proposed algorithm can achieve state-of-the-art results without any training dataset. Extensive experiments show that Fama-SDIP method significantly outperforms prevailing leading methods on simulation and real HSI datasets.
• Abstract（参考訳）: Coded Aperture snapshot Spectrum Imaging (CASSI)は、1つまたは複数の2次元投影計測から3次元ハイパースペクトル画像(HSI)を再構成する技術である。 しかし、プロジェクションの測定やスペクトルチャネルの増大は、厳密な不適切な問題につながり、正則化法を適用する必要がある。 そこで本研究では,自然画像の鮮度と深部画像の差分(Fama-SDIP)に基づく高速変動最小化アルゴリズムを提案する。 深部画像事前(DIP)を圧縮センシング(CS)再構成の原理に統合することにより、提案アルゴリズムはトレーニングデータセットを使わずに最先端の結果を得ることができる。 大規模な実験により,Fama-SDIP法はシミュレーションや実HSIデータセットにおいて先行する手法よりも優れていた。

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