論文の概要: Multidimensional Compressed Sensing for Spectral Light Field Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00027v1
• Date: Tue, 27 Feb 2024 23:49:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 11:29:30.901240
• Title: Multidimensional Compressed Sensing for Spectral Light Field Imaging
• Title（参考訳）: 分光光場イメージングのための多次元圧縮センシング
• Authors: Wen Cao, Ehsan Miandji, Jonas Unger,
• Abstract要約: 我々は, 圧縮センシング技術を用いて, アンダーサンプド計測から全マルチスペクトル光場を再構成するモデルを提案する。 我々は, 5D と 1D のセンシングモデルの等価性を数学的かつ経験的に示し, 最も重要なことは, メモリのごく一部を必要としながら, 5D フレームワークが桁違いに高速な再構成を実現することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.486366940909527
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper considers a compressive multi-spectral light field camera model that utilizes a one-hot spectralcoded mask and a microlens array to capture spatial, angular, and spectral information using a single monochrome sensor. We propose a model that employs compressed sensing techniques to reconstruct the complete multi-spectral light field from undersampled measurements. Unlike previous work where a light field is vectorized to a 1D signal, our method employs a 5D basis and a novel 5D measurement model, hence, matching the intrinsic dimensionality of multispectral light fields. We mathematically and empirically show the equivalence of 5D and 1D sensing models, and most importantly that the 5D framework achieves orders of magnitude faster reconstruction while requiring a small fraction of the memory. Moreover, our new multidimensional sensing model opens new research directions for designing efficient visual data acquisition algorithms and hardware.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, 単一単色センサを用いて, 空間, 角, スペクトル情報を捉えるために, 単孔スペクトル符号化マスクとマイクロレンズアレイを用いた圧縮型マルチスペクトル光場カメラモデルを提案する。 我々は, 圧縮センシング技術を用いて, アンダーサンプド計測から全マルチスペクトル光場を再構成するモデルを提案する。 光電場を1次元信号にベクトル化する従来の手法とは異なり、本手法では5次元ベースと新しい5次元計測モデルを用いて、マルチスペクトル光電場の固有次元をマッチングする。 我々は, 5D と 1D のセンシングモデルの等価性を数学的かつ経験的に示し, 最も重要なことは, メモリのごく一部を必要としながら, 5D フレームワークが桁違いに高速な再構成を実現することである。 さらに,新しい多次元センシングモデルにより,効率的な視覚的データ取得アルゴリズムとハードウェアを設計するための新たな研究方向が開かれる。

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