論文の概要: Hyperspectral Demosaicing of Snapshot Camera Images Using Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15435v1
• Date: Mon, 21 Nov 2022 11:55:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-04 14:00:36.178092
• Title: Hyperspectral Demosaicing of Snapshot Camera Images Using Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習を用いたスナップショットカメラ画像のハイパースペクトル復調
• Authors: Eric L. Wisotzky and Charul Daudkhane and Anna Hilsmann and Peter Eisert
• Abstract要約: ハイパースペクトルイメージングのためのシングルカメラワンショット技術により、複数のスペクトルバンドを同時にキャプチャすることができる。 近年のアプローチでは、画像データから直接情報を取り出すことができるニューラルネットワークが採用されている。 この研究は、新しい基底真理データセットに基づいてトレーニングされた並列ニューラルネットワークに基づく復調手順を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8581514902689347
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Spectral imaging technologies have rapidly evolved during the past decades. The recent development of single-camera-one-shot techniques for hyperspectral imaging allows multiple spectral bands to be captured simultaneously (3x3, 4x4 or 5x5 mosaic), opening up a wide range of applications. Examples include intraoperative imaging, agricultural field inspection and food quality assessment. To capture images across a wide spectrum range, i.e. to achieve high spectral resolution, the sensor design sacrifices spatial resolution. With increasing mosaic size, this effect becomes increasingly detrimental. Furthermore, demosaicing is challenging. Without incorporating edge, shape, and object information during interpolation, chromatic artifacts are likely to appear in the obtained images. Recent approaches use neural networks for demosaicing, enabling direct information extraction from image data. However, obtaining training data for these approaches poses a challenge as well. This work proposes a parallel neural network based demosaicing procedure trained on a new ground truth dataset captured in a controlled environment by a hyperspectral snapshot camera with a 4x4 mosaic pattern. The dataset is a combination of real captured scenes with images from publicly available data adapted to the 4x4 mosaic pattern. To obtain real world ground-truth data, we performed multiple camera captures with 1-pixel shifts in order to compose the entire data cube. Experiments show that the proposed network outperforms state-of-art networks.
• Abstract（参考訳）: 分光イメージング技術はこの数十年間で急速に進化してきた。 近年のハイパースペクトラルイメージングのためのシングルカメラワンショット技術の開発により、複数のスペクトル帯を同時に捉えることができる(3x3、4x4、または5x5モザイク)。 例えば、術中イメージング、農業現場検査、食品品質評価などがある。 広帯域の画像、すなわち高スペクトル分解能を実現するために、センサー設計は空間分解能を犠牲にする。 モザイクのサイズが大きくなると、この効果はますます有害になる。 さらに、デモの実施も難しい。 補間中にエッジ, 形状, 対象情報を組み込まずに, 得られた画像に彩色人工物が現れる可能性が高い。 近年のアプローチでは、画像データから直接情報を取り出すことができるニューラルネットワークが採用されている。 しかし、これらのアプローチのトレーニングデータを取得することも課題となる。 本研究は, 4x4モザイクパターンのハイパースペクトルスナップショットカメラを用いて, 制御環境下で取得した新たな真実データセットに基づいて, 並列ニューラルネットワークに基づく復調手順を提案する。 データセットは、実際のキャプチャされたシーンと、4x4モザイクパターンに適合した公開データの画像の組み合わせである。 実世界の地表面データを得るために,データキューブ全体を構成するために1ピクセルシフトのカメラ撮影を行った。 実験の結果,提案したネットワークは最先端ネットワークよりも優れていた。

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