論文の概要: Metasurface-based Snapshot Shortwave-Infrared Hyperspectral Image Reconstruction with Inter and Intra Prior Learning Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07503v2
- Date: Thu, 11 Jul 2024 02:49:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-12 11:33:49.101613
- Title: Metasurface-based Snapshot Shortwave-Infrared Hyperspectral Image Reconstruction with Inter and Intra Prior Learning Network
- Title（参考訳）: 先進・先進学習ネットワークを用いた地中短波赤外画像再構成
- Authors: Linqiang Li, Jinglei Hao, Yongqiang Zhao, Pan Liu, Haofang Yan, Ziqin Zhang, Seong G. Kong,
- Abstract要約: 本稿では, 準曲面フィルタとそれに対応するフィルタ選択法に基づくSWIRハイパースペクトルイメージングシステムを提案する。
高品質なSWIRハイパースペクトル画像再構成を実現するために,新しい先進的および先進的学習展開フレームワークを提案する。
実験の結果,提案手法は既存の手法よりも高速かつ優れた性能でHSIを再構築可能であることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.969200546542561
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Shortwave-infrared(SWIR) spectral information,ranging from 1 {\mu}m to 2.5{\mu}m, breaks the limitations of traditional color cameras in acquiring scene information and has been used in many fields. However, conventional SWIR hyperspectral imaging systems face challenges due to their bulky setups and low acquisition speed. In this work, we introduce a snapshot SWIR hyperspectral imaging system based on a metasurface filter and a corresponding filter selection method to achieve the lowest correlation coefficient among these filters.This systemhas the advantages of small size and snapshot imaging. We propose a novel inter and intra prior learning unfolding framework proposed to achieve high-quality SWIR hyperspectral image reconstruction, which bridges the gap between prior learning and cross-stage information interaction. We also design an adaptive feature transfer mechanism to adaptively the transfer contextual correlation of multi-scale encoder features to prevent detailed information loss in the decoder. Experiment results demonstrate that our method can reconstruct HSI with high speed and superior performance over existing methods.
- Abstract（参考訳）: ショートウェーブ赤外線(SWIR)スペクトル情報(1 {\mu}mから2.5{\mu}m)は、シーン情報を取得する際の従来のカラーカメラの限界を破り、多くの分野で利用されてきた。
しかし、従来のSWIRハイパースペクトルイメージングシステムは、粗大な設定と低取得速度のため、課題に直面している。
本研究では,これらのフィルタの相関係数を最小化するために,準曲面フィルタとそれに対応するフィルタ選択法に基づくスナップショットSWIRハイパースペクトルイメージングシステムを導入し,小型化とスナップショットイメージングの利点を生かした。
本稿では,先行学習と段階間情報相互作用のギャップを埋める,高品質なSWIRハイパースペクトル画像再構成を実現するための,新たな先行学習内展開フレームワークを提案する。
また,デコーダの詳細な情報損失を防止するため,マルチスケールエンコーダの特徴の伝達コンテキスト相関を適応的に行うための適応的特徴伝達機構を設計する。
実験の結果,提案手法は既存の手法よりも高速かつ優れた性能でHSIを再構築可能であることが示された。
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