論文の概要: Low-Light Hyperspectral Image Enhancement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.03042v1
- Date: Fri, 5 Aug 2022 08:45:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-08 13:05:01.283978
- Title: Low-Light Hyperspectral Image Enhancement
- Title（参考訳）: 低光ハイパースペクトル画像強調
- Authors: Xuelong Li, Guanlin Li, Bin Zhao
- Abstract要約: 本研究は,暗黒領域に隠された空間スペクトル情報を明らかにすることを目的とした,低照度HSI強調タスクに焦点を当てた。
ラプラシアのピラミッドの分解と再構成に基づいて, エンド・ツー・エンドのデータ駆動型低照度HSIエンハンスメント(HSIE)手法を開発した。
定量的評価と視覚効果の両面でのHSIEの有効性と効果を実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.84144276935464
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Due to inadequate energy captured by the hyperspectral camera sensor in poor
illumination conditions, low-light hyperspectral images (HSIs) usually suffer
from low visibility, spectral distortion, and various noises. A range of HSI
restoration methods have been developed, yet their effectiveness in enhancing
low-light HSIs is constrained. This work focuses on the low-light HSI
enhancement task, which aims to reveal the spatial-spectral information hidden
in darkened areas. To facilitate the development of low-light HSI processing,
we collect a low-light HSI (LHSI) dataset of both indoor and outdoor scenes.
Based on Laplacian pyramid decomposition and reconstruction, we developed an
end-to-end data-driven low-light HSI enhancement (HSIE) approach trained on the
LHSI dataset. With the observation that illumination is related to the
low-frequency component of HSI, while textural details are closely correlated
to the high-frequency component, the proposed HSIE is designed to have two
branches. The illumination enhancement branch is adopted to enlighten the
low-frequency component with reduced resolution. The high-frequency refinement
branch is utilized for refining the high-frequency component via a predicted
mask. In addition, to improve information flow and boost performance, we
introduce an effective channel attention block (CAB) with residual dense
connection, which served as the basic block of the illumination enhancement
branch. The effectiveness and efficiency of HSIE both in quantitative
assessment measures and visual effects are demonstrated by experimental results
on the LHSI dataset. According to the classification performance on the remote
sensing Indian Pines dataset, downstream tasks benefit from the enhanced HSI.
Datasets and codes are available:
\href{https://github.com/guanguanboy/HSIE}{https://github.com/guanguanboy/HSIE}.
- Abstract（参考訳）: ハイパースペクトルカメラセンサが低照度で捉えたエネルギーが不十分なため、低照度ハイパースペクトル画像(HSI)は通常、低視認性、スペクトル歪み、様々なノイズに悩まされる。
様々なHSI修復法が開発されているが、低照度HSIの強化効果は制限されている。
本研究は,暗黒領域に隠された空間スペクトル情報を明らかにすることを目的とした低照度HSI強調タスクに焦点を当てた。
低照度HSI処理の開発を容易にするため,室内および屋外の両方の低照度HSI(LHSI)データセットを収集した。
ラプラシアのピラミッドの分解と再構成に基づいて,LHSIデータセットに基づいて学習したエンドツーエンドのデータ駆動型低照度HSIエンハンスメント(HSIE)アプローチを開発した。
HSIの低周波成分に照明が関係していること,高周波成分とテクスチュラル詳細が密接な関係にあることなどから,提案したHSIEは2つの分岐を持つように設計されている。
低周波成分を低分解能で啓蒙するために照明増強分岐を用いる。
高周波精製分岐を用いて、予測マスクを介して高周波成分を精製する。
さらに,情報フローの改善と性能向上のために,照明強調部の基本ブロックとして機能する高密度接続を有する効果的なチャネルアテンションブロック(CAB)を導入する。
定量的評価と視覚効果の両面でのHSIEの有効性と有効性は,LHSIデータセットを用いて実験的に検証した。
リモートセンシングのIndian Pinesデータセットの分類パフォーマンスによると、下流タスクは強化されたHSIの恩恵を受ける。
href{https://github.com/guanguanboy/hsie}{https://github.com/guanguanboy/hsie} データセットとコードは利用可能である。
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