論文の概要: Residual Degradation Learning Unfolding Framework with Mixing Priors
across Spectral and Spatial for Compressive Spectral Imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.06891v3
- Date: Wed, 15 Nov 2023 13:41:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-16 21:17:53.996630
- Title: Residual Degradation Learning Unfolding Framework with Mixing Priors
across Spectral and Spatial for Compressive Spectral Imaging
- Title（参考訳）: 圧縮スペクトルイメージングのためのスペクトルと空間の混合前処理を用いた残留劣化学習展開フレームワーク
- Authors: Yubo Dong, Dahua Gao, Tian Qiu, Yuyan Li, Minxi Yang, Guangming Shi
- Abstract要約: 符号化開口スナップショット分光画像(CASSI)が提案されている。
CASSIシステムの中核的な問題は、信頼性と微妙な基礎となる3次元スペクトル立方体を2次元測定から回収することである。
本稿では,センサマトリックスと劣化過程のギャップを埋めるResidual Degradation Learning Unfolding Framework (RDLUF)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.135848304404533
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To acquire a snapshot spectral image, coded aperture snapshot spectral
imaging (CASSI) is proposed. A core problem of the CASSI system is to recover
the reliable and fine underlying 3D spectral cube from the 2D measurement. By
alternately solving a data subproblem and a prior subproblem, deep unfolding
methods achieve good performance. However, in the data subproblem, the used
sensing matrix is ill-suited for the real degradation process due to the device
errors caused by phase aberration, distortion; in the prior subproblem, it is
important to design a suitable model to jointly exploit both spatial and
spectral priors. In this paper, we propose a Residual Degradation Learning
Unfolding Framework (RDLUF), which bridges the gap between the sensing matrix
and the degradation process. Moreover, a Mix$S^2$ Transformer is designed via
mixing priors across spectral and spatial to strengthen the spectral-spatial
representation capability. Finally, plugging the Mix$S^2$ Transformer into the
RDLUF leads to an end-to-end trainable neural network RDLUF-Mix$S^2$.
Experimental results establish the superior performance of the proposed method
over existing ones.
- Abstract（参考訳）: スナップショットスペクトル画像を取得するために、符号化開口分光画像(CASSI)を提案する。
CASSIシステムの中核的な問題は、信頼性と微細な3次元スペクトル立方体を2次元測定から回収することである。
データサブプロブレムと先行サブプロブレムを交互に解くことにより、深い展開法が良好な性能を達成する。
しかし、データサブプロブレムでは、位相収差や歪みに起因するデバイスエラーによる実際の劣化過程に使用するセンシングマトリクスが不適当であり、先行するサブプロブレムでは、空間的およびスペクトル的プリエントの両方を共用する適切なモデルを設計することが重要である。
本稿では,センサマトリックスと劣化過程のギャップを埋めるResidual Degradation Learning Unfolding Framework (RDLUF)を提案する。
さらに、Mix$S^2$変換器は、スペクトル空間と空間を混合することで、スペクトル空間表現能力を強化する。
最後に、Mix$S^2$ TransformerをRDLUFに接続すると、エンドツーエンドのトレーニング可能なニューラルネットワークRDLUF-Mix$S^2$となる。
実験により,提案手法の既存手法よりも優れた性能が得られた。
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