論文の概要: Spatial gradient consistency for unsupervised learning of hyperspectral
demosaicking: Application to surgical imaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10927v1
- Date: Tue, 21 Feb 2023 18:07:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-23 17:20:34.387071
- Title: Spatial gradient consistency for unsupervised learning of hyperspectral
demosaicking: Application to surgical imaging
- Title（参考訳）: ハイパースペクトルデサイクリングの教師なし学習における空間勾配の整合性:手術画像への応用
- Authors: Peichao Li, Muhammad Asad, Conor Horgan, Oscar MacCormac, Jonathan
Shapey, Tom Vercauteren
- Abstract要約: ハイパースペクトルイメージングは、組織の特徴化をリアルタイムで、高解像度で改善する可能性がある。
スナップショット画像の空間的・スペクトル的情報を完全に復元するには,復号化アルゴリズムが必要である。
トレーニング目的のスナップショット画像のみを必要とする、完全に教師なしのハイパースペクトル画像復号アルゴリズムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.795951381086172
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Hyperspectral imaging has the potential to improve intraoperative decision
making if tissue characterisation is performed in real-time and with
high-resolution. Hyperspectral snapshot mosaic sensors offer a promising
approach due to their fast acquisition speed and compact size. However, a
demosaicking algorithm is required to fully recover the spatial and spectral
information of the snapshot images. Most state-of-the-art demosaicking
algorithms require ground-truth training data with paired snapshot and
high-resolution hyperspectral images, but such imagery pairs with the exact
same scene are physically impossible to acquire in intraoperative settings. In
this work, we present a fully unsupervised hyperspectral image demosaicking
algorithm which only requires exemplar snapshot images for training purposes.
We regard hyperspectral demosaicking as an ill-posed linear inverse problem
which we solve using a deep neural network. We take advantage of the spectral
correlation occurring in natural scenes to design a novel inter spectral band
regularisation term based on spatial gradient consistency. By combining our
proposed term with standard regularisation techniques and exploiting a standard
data fidelity term, we obtain an unsupervised loss function for training deep
neural networks, which allows us to achieve real-time hyperspectral image
demosaicking. Quantitative results on hyperspetral image datasets show that our
unsupervised demosaicking approach can achieve similar performance to its
supervised counter-part, and significantly outperform linear demosaicking. A
qualitative user study on real snapshot hyperspectral surgical images confirms
the results from the quantitative analysis. Our results suggest that the
proposed unsupervised algorithm can achieve promising hyperspectral
demosaicking in real-time thus advancing the suitability of the modality for
intraoperative use.
- Abstract（参考訳）: 高スペクトルイメージングは、組織の特徴化がリアルタイムかつ高分解能で行われる場合、術中意思決定を改善する可能性がある。
ハイパースペクトルスナップショットモザイクセンサは、高速な取得速度とコンパクトなサイズのために、有望なアプローチを提供する。
しかし,スナップショット画像の空間・スペクトル情報の完全復元には,復号化アルゴリズムが必要である。
ほとんどの最先端のデモサックアルゴリズムは、スナップショットと高解像度のハイパースペクトル画像を組み合わせた地上訓練データを必要とするが、同じシーンと全く同じ画像のペアは、術中設定で取得することは物理的に不可能である。
そこで本研究では,トレーニング目的のスナップショット画像のみを必要とする,教師なしハイパースペクトル画像復号アルゴリズムを提案する。
我々は、高スペクトル復号化を、深層ニューラルネットワークを用いて解決する不測の線形逆問題とみなす。
自然シーンで発生するスペクトル相関を利用して,空間的勾配整合性に基づく新しいスペクトル間帯域正規化項を設計する。
提案手法と標準正規化手法を併用し、標準データ忠実性項を活用することにより、ディープニューラルネットワークを訓練するための教師なし損失関数を得ることにより、リアルタイムのハイパースペクトル画像デモサイックを実現する。
超繰り返し画像データセットの定量的な結果は、教師なしデモサイクリングアプローチが教師なしのカウンターパートと同等の性能を達成し、リニアデモサイクリングを著しく上回っていることを示している。
実スナップショットハイパースペクトル画像の質的研究により, 定量的解析の結果を確認した。
提案アルゴリズムは,術中使用におけるモダリティの適合性を向上させるために,リアルタイムに有望なハイパースペクトル分解を実現することができることを示唆する。
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