論文の概要: Spectral and Polarization Vision: Spectro-polarimetric Real-world Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17396v1
• Date: Wed, 29 Nov 2023 06:53:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 22:31:55.500211
• Title: Spectral and Polarization Vision: Spectro-polarimetric Real-world Dataset
• Title（参考訳）: 分光・偏光ビジョン:分光・偏光実世界データセット
• Authors: Yujin Jeon, Eunsue Choi, Youngchan Kim, Yunseong Moon, Khalid Omer, Felix Heide, Seung-Hwan Baek
• Abstract要約: 三色Stokes画像と高スペクトルStokes画像の2つの分光偏光モデルを提案する。 提案したデータセットは、データ駆動分光偏光分光画像と視覚研究の基礎を約束する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.51295892851
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image datasets are essential not only in validating existing methods in computer vision but also in developing new methods. Most existing image datasets focus on trichromatic intensity images to mimic human vision. However, polarization and spectrum, the wave properties of light that animals in harsh environments and with limited brain capacity often rely on, remain underrepresented in existing datasets. Although spectro-polarimetric datasets exist, these datasets have insufficient object diversity, limited illumination conditions, linear-only polarization data, and inadequate image count. Here, we introduce two spectro-polarimetric datasets: trichromatic Stokes images and hyperspectral Stokes images. These novel datasets encompass both linear and circular polarization; they introduce multiple spectral channels; and they feature a broad selection of real-world scenes. With our dataset in hand, we analyze the spectro-polarimetric image statistics, develop efficient representations of such high-dimensional data, and evaluate spectral dependency of shape-from-polarization methods. As such, the proposed dataset promises a foundation for data-driven spectro-polarimetric imaging and vision research. Dataset and code will be publicly available.
• Abstract（参考訳）: 画像データセットは、コンピュータビジョンの既存の方法を検証するだけでなく、新しい方法の開発にも不可欠である。 既存の画像データセットのほとんどは、人間の視覚を模倣する三色強度画像に焦点を当てている。 しかし、厳しい環境や限られた脳能力を持つ動物の光の波動特性である偏光とスペクトルは、既存のデータセットでは不足している。 分光偏光度データセットは存在するが、これらのデータセットはオブジェクトの多様性、照明条件の制限、線形専用偏光データ、不適切な画像数を有する。 本稿では,3色ストークス画像とハイパースペクトルストークス画像の2つの分光偏光データセットを紹介する。 これらの新しいデータセットは、線形および円偏光の両方を含み、複数のスペクトルチャネルを導入し、現実世界のシーンを幅広く選択する。 本研究では,このデータセットを用いて分光偏光画像統計を分析し,高次元データの効率的な表現を開発し,形状から偏光へのスペクトル依存性を評価する。 このように、提案したデータセットは、データ駆動分光偏光分光画像および視覚研究の基礎を約束する。 データセットとコードは公開されます。

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