Fugu-MT 論文翻訳(概要): Limitations of Data-Driven Spectral Reconstruction -- An Optics-Aware Analysis

論文の概要: Limitations of Data-Driven Spectral Reconstruction -- An Optics-Aware Analysis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03835v1
Date: Mon, 8 Jan 2024 11:46:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-09 16:45:04.207811
Title: Limitations of Data-Driven Spectral Reconstruction -- An Optics-Aware Analysis
Title（参考訳）: データ駆動スペクトル再構成の限界 --光学的解析--
Authors: Qiang Fu, Matheus Souza, Eunsue Choi, Suhyun Shin, Seung-Hwan Baek, Wolfgang Heidrich
Abstract要約: コスト効率のよいRGBカメラで撮影したRGB画像からスペクトル情報を抽出することを目的とした,データ駆動型スペクトル再構成の最近の取り組み。我々は、現在のデータセットとオーバーフィッティングに関する実用的制限と、RGB画像に符号化された情報の性質に関する基本的な制限の両方を評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.39313515124504
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Hyperspectral imaging empowers computer vision systems with the distinct capability of identifying materials through recording their spectral signatures. Recent efforts in data-driven spectral reconstruction aim at extracting spectral information from RGB images captured by cost-effective RGB cameras, instead of dedicated hardware. In this paper we systematically analyze the performance of such methods, evaluating both the practical limitations with respect to current datasets and overfitting, as well as fundamental limits with respect to the nature of the information encoded in the RGB images, and the dependency of this information on the optical system of the camera. We find that the current models are not robust under slight variations, e.g., in noise level or compression of the RGB file. Both the methods and the datasets are also limited in their ability to cope with metameric colors. This issue can in part be overcome with metameric data augmentation. Moreover, optical lens aberrations can help to improve the encoding of the metameric information into the RGB image, which paves the road towards higher performing spectral imaging and reconstruction approaches.
Abstract（参考訳）: ハイパースペクトルイメージングは、スペクトルシグネチャを記録することで、物質を識別する能力を持つコンピュータビジョンシステムに権限を与える。データ駆動型スペクトル再構成における最近の取り組みは、専用ハードウェアではなく、コスト効率の高いRGBカメラで撮影したRGB画像からスペクトル情報を抽出することを目的としている。本稿では,RGB画像に符号化された情報の性質と,カメラの光学系における情報依存性に関する基礎的限界と,現行のデータセットと過適合性に関する実用的限界の両方を評価することによって,そのような手法の性能を体系的に解析する。現在のモデルは、例えばノイズレベルやRGBファイルの圧縮など、わずかなバリエーションの下では堅牢ではない。メソッドとデータセットはどちらも、メタメラ色に対処する能力に制限されている。この問題はメタメリックデータ拡張によって部分的に克服できる。さらに、光学レンズ収差は、RGB画像へのメタマー情報の符号化を改善するのに役立つ。

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