論文の概要: Multispectral Stereo-Image Fusion for 3D Hyperspectral Scene
Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09428v1
- Date: Fri, 15 Dec 2023 13:20:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-22 09:24:31.945675
- Title: Multispectral Stereo-Image Fusion for 3D Hyperspectral Scene
Reconstruction
- Title(参考訳): 3次元ハイパースペクトルシーン再構成のためのマルチスペクトルステレオ画像融合
- Authors: Eric L. Wisotzky and Jost Triller and Anna Hilsmann and Peter Eisert
- Abstract要約: 本稿では,異なるスペクトル範囲をカバーする2つの校正マルチスペクトルリアルタイム能動スナップショットカメラをステレオシステムに組み合わせた新しいアプローチを提案する。
異なるマルチスペクトルスナップショットカメラの併用により、3次元再構成とスペクトル解析の両方が可能となる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.2056926734482065
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Spectral imaging enables the analysis of optical material properties that are
invisible to the human eye. Different spectral capturing setups, e.g., based on
filter-wheel, push-broom, line-scanning, or mosaic cameras, have been
introduced in the last years to support a wide range of applications in
agriculture, medicine, and industrial surveillance. However, these systems
often suffer from different disadvantages, such as lack of real-time
capability, limited spectral coverage or low spatial resolution. To address
these drawbacks, we present a novel approach combining two calibrated
multispectral real-time capable snapshot cameras, covering different spectral
ranges, into a stereo-system. Therefore, a hyperspectral data-cube can be
continuously captured. The combined use of different multispectral snapshot
cameras enables both 3D reconstruction and spectral analysis. Both captured
images are demosaicked avoiding spatial resolution loss. We fuse the spectral
data from one camera into the other to receive a spatially and spectrally high
resolution video stream. Experiments demonstrate the feasibility of this
approach and the system is investigated with regard to its applicability for
surgical assistance monitoring.
- Abstract(参考訳): 分光イメージングは、人間の目に見えない光学材料特性の分析を可能にする。
フィルターホイール、プッシュブルーム、ラインスキャン、モザイクカメラなどの異なるスペクトル撮影装置が、農業、医療、産業監視の幅広い応用をサポートするためにここ数年導入されてきた。
しかし、これらのシステムはしばしば、リアルタイム能力の欠如、スペクトルカバレッジの制限、空間分解能の低下など、異なるデメリットに苦しむ。
これらの欠点に対処するために,異なるスペクトル範囲をカバーする2つのマルチスペクトルリアルタイムスナップショットカメラをステレオシステムに統合した新しいアプローチを提案する。
したがって、ハイパースペクトルデータキューブを連続的にキャプチャすることができる。
異なるマルチスペクトルスナップショットカメラの併用により、3次元再構成とスペクトル解析の両方が可能となる。
どちらの画像も空間分解能の損失を避けるために分解される。
我々は、一方のカメラからもう一方のカメラにスペクトルデータを融合させ、空間的に高解像度のビデオストリームを受信する。
本手法の有効性を実証し,手術支援モニタリングへの適用性について検討した。
関連論文リスト
- Beyond the Visible: Jointly Attending to Spectral and Spatial Dimensions with HSI-Diffusion for the FINCH Spacecraft [2.5057561650768814]
FINCHミッションは、農地の作物の残留物を監視することを目的としている。
ハイパースペクトルイメージングは、スペクトル情報と空間情報の両方をキャプチャする。
ランダムノイズ、ストライプノイズ、デッドピクセルなど、様々な種類のノイズが生じる傾向がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-15T19:34:18Z) - Hyperspectral Neural Radiance Fields [11.485829401765521]
ニューラルラジアンス場(NeRF)を用いたハイパースペクトル3次元再構成を提案する。
NeRFは、様々なカメラモデルによって捉えられたシーンの高品質なボリューム3D表現を作ることで広く成功している。
提案手法により,高速かつ高精度な3次元ハイパースペクトルシーンの創出が可能となった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-21T21:18:08Z) - SpectralGPT: Spectral Remote Sensing Foundation Model [60.023956954916414]
SpectralGPTという名前のユニバーサルRS基盤モデルは、新しい3D生成事前学習変換器(GPT)を用いてスペクトルRS画像を処理するために構築されている。
既存の基礎モデルと比較して、SpectralGPTは、様々なサイズ、解像度、時系列、領域をプログレッシブトレーニング形式で対応し、広範なRSビッグデータのフル活用を可能にする。
我々の評価では、事前訓練されたスペクトルGPTモデルによる顕著な性能向上が強調され、地球科学分野におけるスペクトルRSビッグデータ応用の進展に有意な可能性を示唆している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-13T07:09:30Z) - SSIF: Learning Continuous Image Representation for Spatial-Spectral
Super-Resolution [73.46167948298041]
本稿では,空間領域における連続画素座標とスペクトル領域における連続波長の両方の関数として,画像を表すニューラル暗黙モデルを提案する。
SSIFは空間分解能とスペクトル分解能の両方によく対応していることを示す。
ダウンストリームタスクのパフォーマンスを1.7%-7%向上させる高解像度画像を生成することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-30T15:23:30Z) - High Spectral Spatial Resolution Synthetic HyperSpectral Dataset form
multi-source fusion [7.249349307341409]
本研究では,高スペクトル像と空間分解能像を組み合わせた合成ハイパースペクトルデータセットを提案する。
提案したデータセットは、RGB、プッシュブルーム可視型ハイパースペクトルカメラ、スナップショット赤外線ハイパースペクトルカメラの3つのモードを活用することで、この制限に対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-25T11:17:12Z) - Object Detection in Hyperspectral Image via Unified Spectral-Spatial
Feature Aggregation [55.9217962930169]
S2ADetは、高スペクトル画像に固有の豊富なスペクトル情報と空間補完情報を利用する物体検出器である。
S2ADetは既存の最先端メソッドを超え、堅牢で信頼性の高い結果を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-14T09:01:50Z) - Longwave infrared multispectral image sensor system using
aluminum-germanium plasmonic filter arrays [0.8081564951955755]
マルチスペクトルカメラは、電磁スペクトルの様々な波長で画像データを記録し、従来のカメラが捉えない追加情報を取得する。
アルミニウム基プラズマフィルタアレイをゲルマニウムで挟んだ光学素子を用いて3波長帯のLWIRマルチスペクトル画像センサを実験的に実験した。
本研究は,LWIR領域におけるターゲットシグネチャの検出と,他の高度なスペクトル分析のための多目的分光サーモグラフィ技術を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-03T01:47:32Z) - S^2-Transformer for Mask-Aware Hyperspectral Image Reconstruction [48.83280067393851]
代表的ハイパースペクトル画像取得手順は、符号化開口分光画像センサ(CASSI)による3D-to-2D符号化を行う
i) 2次元計測を得るために、CASSIは分散器タイトリングにより複数のチャネルを分散させ、それらを同じ空間領域に絞り込み、絡み合ったデータ損失をもたらす。
本稿では,これらの課題に対処するためのマスク対応学習戦略を備えた空間スペクトル(S2-)トランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-24T19:26:46Z) - Spectral Splitting and Aggregation Network for Hyperspectral Face
Super-Resolution [82.59267937569213]
高分解能(HR)ハイパースペクトル顔画像は、制御されていない条件下での顔関連コンピュータビジョンタスクにおいて重要な役割を果たす。
本稿では,ハイパースペクトル顔画像への深層学習手法の適用方法について検討する。
限られたトレーニングサンプルを用いたHFSRのためのスペクトル分割集約ネットワーク(SSANet)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-31T02:13:00Z) - Spectral DiffuserCam: lensless snapshot hyperspectral imaging with a
spectral filter array [1.6058099298620423]
ハイパースペクトルイメージングは、医学診断から農業作物のモニタリングまで幅広い応用に有用である。
従来のハイパースペクトル画像装置は、広く採用されるには、明らかに遅くて高価である。
ハイパースペクトルイメージングのためのコンパクトでコンパクトで安価なカメラを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-15T17:31:17Z) - Learning Spatial-Spectral Prior for Super-Resolution of Hyperspectral
Imagery [79.69449412334188]
本稿では,最先端の残差学習をベースとした単一グレー/RGB画像の超解像化手法について検討する。
本稿では,空間情報とハイパースペクトルデータのスペクトル間の相関をフル活用するための空間スペクトル先行ネットワーク(SSPN)を提案する。
実験結果から,SSPSR法により高分解能高分解能高分解能画像の詳細が得られた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-18T14:25:50Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。