論文の概要: Grayscale to Hyperspectral at Any Resolution Using a Phase-Only Lens

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02798v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 20:00:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-05 15:06:40.737259
• Title: Grayscale to Hyperspectral at Any Resolution Using a Phase-Only Lens
• Title（参考訳）: 位相限定レンズを用いた任意の解像度でのグレイスケールからハイパースペクトル
• Authors: Dean Hazineh, Federico Capasso, Todd Zickler,
• Abstract要約: 我々は、小さなグレースケール計測パッチをハイパースペクトルパッチにマッピングする条件付き偏波拡散モデルを訓練する。 我々のモデルは、小さなハイパースペクトルデータセットを用いて訓練し、任意の大きさのハイパースペクトル画像を再構成するためにデプロイすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: We consider the problem of reconstructing a $H\times W\times 31$ hyperspectral image from a $H\times W$ grayscale snapshot measurement that is captured using a single diffractive optic and a filterless panchromatic photosensor. This problem is severely ill-posed, and we present the first model that is able to produce high-quality results. We train a conditional denoising diffusion model that maps a small grayscale measurement patch to a hyperspectral patch. We then deploy the model to many patches in parallel, using global physics-based guidance to synchronize the patch predictions. Our model can be trained using small hyperspectral datasets and then deployed to reconstruct hyperspectral images of arbitrary size. Also, by drawing multiple samples with different seeds, our model produces useful uncertainty maps. We show that our model achieves state-of-the-art performance on previous snapshot hyperspectral benchmarks where reconstruction is better conditioned. Our work lays the foundation for a new class of high-resolution hyperspectral imagers that are compact and light-efficient.
• Abstract（参考訳）: 我々は、1つの回折光学と無フィルターのパンクロマチック光センサを用いて撮像される、$H\times W\times 31$ ハイパースペクトル像を$H\times W$ グレースケールのスナップショット測定から再構成する問題を考察する。 この問題は深刻な問題であり、我々は高品質な結果が得られる最初のモデルを提示します。 我々は、小さなグレースケール計測パッチをハイパースペクトルパッチにマッピングする条件付き偏波拡散モデルを訓練する。 次に、グローバルな物理に基づくガイダンスを用いて、複数のパッチに並列にモデルをデプロイし、パッチ予測を同期させる。 我々のモデルは、小さなハイパースペクトルデータセットを用いて訓練し、任意の大きさのハイパースペクトル画像を再構成するためにデプロイすることができる。 また、異なる種で複数のサンプルを描画することにより、本モデルは有用な不確実性マップを生成する。 本稿では,過去のスナップショットハイパースペクトルベンチマークにおいて,再構成の条件が良くなった場合の最先端性能を示す。 我々の研究は、コンパクトで光効率のよい新しい高分解能ハイパースペクトルイメージングの基礎を築いた。

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