論文の概要: Inter and Intra Prior Learning-based Hyperspectral Image Reconstruction Using Snapshot SWIR Metasurface
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07503v3
- Date: Wed, 24 Jul 2024 13:07:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-25 18:22:12.088224
- Title: Inter and Intra Prior Learning-based Hyperspectral Image Reconstruction Using Snapshot SWIR Metasurface
- Title（参考訳）: Snapshot SWIR メタサーフェスを用いた先行学習型ハイパースペクトル画像再構成
- Authors: Linqiang Li, Jinglei Hao, Yongqiang Zhao, Pan Liu, Haofang Yan, Ziqin Zhang, Seong G. Kong,
- Abstract要約: ショートウェーブ赤外線(SWIR)スペクトル情報は、1mmから2.5mmの範囲で、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克服する。
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, フィルタ間の相関係数を最小にする。
- 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, overcomes the limitations of traditional color cameras in acquiring scene information. However, conventional SWIR hyperspectral imaging systems face challenges due to their bulky setups and low acquisition speeds. This work introduces 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 system offers the advantages of compact size and snapshot imaging. We propose a novel inter and intra prior learning unfolding framework to achieve high-quality SWIR hyperspectral image reconstruction, which bridges the gap between prior learning and cross-stage information interaction. Additionally, We design an adaptive feature transfer mechanism to adaptively transfer the contextual correlation of multi-scale encoder features to prevent detailed information loss in the decoder. Experiment results demonstrate that our method can reconstruct hyperspectral images 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克服する。
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, フィルタ間の相関係数を最小にする。
このシステムは、コンパクトサイズとスナップショット画像の利点を提供する。
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。
さらに,デコーダの詳細な情報損失を防止するために,マルチスケールエンコーダの特徴のコンテキスト相関を適応的に伝達する適応的特徴伝達機構を設計する。
実験により,提案手法は既存の手法よりも高速かつ優れた性能でハイパースペクトル画像の再構成が可能であることを実証した。
関連論文リスト
- Multi-scale Frequency Enhancement Network for Blind Image Deblurring [7.198959621445282]
視覚障害者のためのマルチスケール周波数拡張ネットワーク(MFENet)を提案する。
ぼやけた画像のマルチスケール空間およびチャネル情報をキャプチャするために,深度的に分離可能な畳み込みに基づくマルチスケール特徴抽出モジュール(MS-FE)を導入する。
提案手法は,視覚的品質と客観的評価の両指標において,優れた劣化性能を達成できることを実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-11T11:49:18Z) - Exploring Richer and More Accurate Information via Frequency Selection for Image Restoration [0.0]
空間および周波数領域の知識をシームレスに統合するマルチスケール周波数選択ネットワーク(MSFSNet)を導入する。
我々のMSFSNetは最先端のアルゴリズムに匹敵する性能を達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-12T03:10:08Z) - Aperture Diffraction for Compact Snapshot Spectral Imaging [27.321750056840706]
我々は、Aperture Diffraction Imaging Spectrometer (ADIS) という、コンパクトで費用効率の良いスナップショット分光画像システムを紹介した。
モザイクフィルタセンサ上の離散符号化位置にオブジェクト空間の各点を多重化する新しい光学設計を導入する。
回折変性を強く知覚するカスケードシフトシャッフルスペクトル変換器(CSST)は、空間制約の逆問題を解決するために設計されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-27T16:48:46Z) - Gated Multi-Resolution Transfer Network for Burst Restoration and
Enhancement [75.25451566988565]
低画質の原画像のバーストから空間的精度の高い高画質画像を再構成する新しいGated Multi-Resolution Transfer Network (GMTNet)を提案する。
5つのデータセットに関する詳細な実験分析は、我々のアプローチを検証し、バースト超解像、バーストデノイング、低照度バーストエンハンスメントのための最先端技術を設定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-13T17:54:00Z) - Rolling Shutter Inversion: Bring Rolling Shutter Images to High
Framerate Global Shutter Video [111.08121952640766]
本稿では,RS時相超解問題に対する新しいディープラーニングに基づく解法を提案する。
RSイメージングプロセスの多視点幾何関係を利用して,高フレームレートGS生成を実現する。
提案手法は,高精細で高品質なGS画像系列を生成でき,最先端の手法よりも優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-06T16:47:12Z) - LWGNet: Learned Wirtinger Gradients for Fourier Ptychographic Phase
Retrieval [14.588976801396576]
本稿では,フォワードイメージングシステムの知識と深層データ駆動ネットワークを組み合わせたハイブリッドモデル駆動残差ネットワークを提案する。
従来のアンローリング技術とは異なり、LWGNetは従来のディープ・ラーニング・テクニックよりも少ない段数しか使用していない。
この低ビット深度・低コストセンサの性能向上は、FPM撮像装置のコストを大幅に下げる可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-08T17:22:54Z) - Rank-Enhanced Low-Dimensional Convolution Set for Hyperspectral Image
Denoising [50.039949798156826]
本稿では,ハイパースペクトル(HS)画像の難解化問題に対処する。
ランク付き低次元畳み込み集合(Re-ConvSet)を提案する。
次に、Re-ConvSetを広く使われているU-Netアーキテクチャに組み込んで、HS画像復号法を構築する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-09T13:35:12Z) - TBNet:Two-Stream Boundary-aware Network for Generic Image Manipulation
Localization [49.521622399483846]
汎用画像操作のローカライゼーションのための新しいエンド・ツー・エンド2ストリーム境界対応ネットワーク(TBNet)を提案する。
提案したTBNetは、MCCとF1の両方の観点から、最先端の汎用画像操作のローカライズ手法を大幅に上回ることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-10T08:22:05Z) - Time-Multiplexed Coded Aperture Imaging: Learned Coded Aperture and
Pixel Exposures for Compressive Imaging Systems [56.154190098338965]
提案した時間多重符号化開口(TMCA)をエンドツーエンドで最適化できることを示した。
tmcaは圧縮光野イメージングとハイパースペクトルイメージングの2つの異なる応用において、より良いコード化されたスナップショットを誘導する。
この凝固法は、最先端の圧縮画像システムよりも4dB以上性能が高い。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-06T22:42:34Z) - Deep Burst Super-Resolution [165.90445859851448]
バースト超解像タスクのための新しいアーキテクチャを提案する。
我々のネットワークは複数のノイズRAW画像を入力として取り出し、出力として分解された超解像RGB画像を生成する。
実世界のデータのトレーニングと評価を可能にするため,BurstSRデータセットも導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-26T18:57:21Z)
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。