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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02798v2
• Date: Wed, 26 Mar 2025 22:33:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 14:27:25.959361
• 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、HxWグレースケールのスナップショット測定から、HxWx31ハイパースペクトル像を再構成する問題について検討する。 我々は,小さなパッチで動作する条件付き偏差拡散モデルを訓練することにより,限られたデータの利用を効率的に行う。 実験の結果,パッチサイズはPSFほど小さく,良好な結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of reconstructing a HxWx31 hyperspectral image from a HxW grayscale snapshot measurement that is captured using only a single diffractive optic and a filterless panchromatic photosensor. This problem is severely ill-posed, but we present the first model that produces high-quality results. We make efficient use of limited data by training a conditional denoising diffusion model that operates on small patches in a shift-invariant manner. During inference, we synchronize per-patch hyperspectral predictions using guidance derived from the optical point spread function. Surprisingly, our experiments reveal that patch sizes as small as the PSFs support achieve excellent results, and they show that local optical cues are sufficient to capture full spectral information. Moreover, by drawing multiple samples, our model provides per-pixel uncertainty estimates that strongly correlate with reconstruction error. Our work lays the foundation for a new class of high-resolution snapshot hyperspectral imagers that are compact and light-efficient.
• Abstract（参考訳）: HxWグレースケールのスナップショット測定からHxWx31ハイパースペクトル画像の再構成を行う際の問題点について考察する。 この問題は深刻な問題であるが、我々は高品質な結果を生み出す最初のモデルを提示している。 シフト不変な方法で小さなパッチで動作する条件付き偏差拡散モデルを訓練することにより,限られたデータの利用を効率的に行う。 推定では,光点拡散関数から導出した誘導を用いて,パッチごとのハイパースペクトル予測を同期する。 意外なことに、我々の実験では、パッチサイズがPSFと同じくらい小さいことが優れた結果となり、局所的な光学的手がかりが完全なスペクトル情報を捉えるのに十分であることが示された。 さらに,複数のサンプルを描画することにより,再構成誤差と強く相関する画素ごとの不確実性の推定を行う。 我々の研究は、コンパクトで光効率のよい高分解能スナップショットハイパースペクトル画像の新たなクラスの基礎を築いた。

関連論文リスト

• CARL: Camera-Agnostic Representation Learning for Spectral Image Analysis [75.25966323298003]
  スペクトルイメージングは、医療や都市景観の理解など、様々な領域で有望な応用を提供する。 スペクトルカメラのチャネル次元と捕獲波長のばらつきは、AI駆動方式の開発を妨げる。 我々は、$textbfC$amera-$textbfA$gnostic $textbfR$esupervised $textbfL$のモデルである$textbfCARL$を紹介した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-27T13:06:40Z)
• Spectrum from Defocus: Fast Spectral Imaging with Chromatic Focal Stack [3.51545442219172]
  ハイパースペクトルカメラは、本質的に低光度状態において、空間、スペクトル、時間分解能の間の厳しいトレードオフに直面している。 我々は,市販光学系と計算1秒の小さなシステムで,最先端のハイパースペクトル像を復元するカラー焦点消去法であるDefocusからSpectrumを提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-26T03:17:43Z)
• SAR to Optical Image Translation with Color Supervised Diffusion Model [5.234109158596138]
  本稿では,SAR画像をより分かりやすい光学画像に変換するために,革新的な生成モデルを提案する。 サンプリングプロセスでは,SARイメージを条件付きガイドとして使用し,カラーシフト問題に対処するために色管理を統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-24T01:11:28Z)
• MultiDiff: Consistent Novel View Synthesis from a Single Image [60.04215655745264]
  MultiDiffは、単一のRGB画像からシーンを一貫した新しいビュー合成のための新しいアプローチである。 以上の結果から,MultiDiffは,課題の多いリアルタイムデータセットであるRealEstate10KとScanNetにおいて,最先端の手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-26T17:53:51Z)
• RANRAC: Robust Neural Scene Representations via Random Ray Consensus [12.161889666145127]
  RANRAC(RANdom RAy Consensus)は、一貫性のないデータの影響を排除するための効率的な手法である。 我々はRANSACパラダイムのファジィ適応を定式化し、大規模モデルへの適用を可能にした。 その結果, 新規な視点合成のための最先端のロバストな手法と比較して, 顕著な改善が見られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-15T13:33:09Z)
• Deep Equilibrium Diffusion Restoration with Parallel Sampling [120.15039525209106]
  拡散モデルに基づく画像復元(IR)は、拡散モデルを用いて劣化した画像から高品質な(本社)画像を復元し、有望な性能を達成することを目的としている。 既存のほとんどの手法では、HQイメージをステップバイステップで復元するために長いシリアルサンプリングチェーンが必要であるため、高価なサンプリング時間と高い計算コストがかかる。 本研究では,拡散モデルに基づくIRモデルを異なる視点,すなわちDeqIRと呼ばれるDeQ(Deep equilibrium)固定点系で再考することを目的とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-20T08:27:56Z)
• Band-wise Hyperspectral Image Pansharpening using CNN Model Propagation [4.246657212475299]
  ハイパースペクトルパンシャーピングのための新しい深層学習法を提案する。 バンドワイド適応方式でネストされた単純な単一バンドアン教師付きパンシャーペニングモデルを継承する。 提案手法は,従来の学習基準法と深層学習基準法の両方より優れた結果が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-11T08:53:54Z)
• 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)
• ESSAformer: Efficient Transformer for Hyperspectral Image Super-resolution [76.7408734079706]
  単一ハイパースペクトル像超解像(単一HSI-SR)は、低分解能観測から高分解能ハイパースペクトル像を復元することを目的としている。 本稿では,1つのHSI-SRの繰り返し精製構造を持つESSA注目組込みトランスフォーマネットワークであるESSAformerを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-26T07:45:14Z)
• Frequency-Aware Self-Supervised Monocular Depth Estimation [41.97188738587212]
  自己教師付き単眼深度推定モデルを改善するための2つの多目的手法を提案する。 本手法の高一般化性は,測光損失関数の基本的およびユビキタスな問題を解くことによって達成される。 我々は、解釈可能な解析で深度推定器を改善するために、初めてぼやけた画像を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-11T14:30:26Z)
• Towards Bidirectional Arbitrary Image Rescaling: Joint Optimization and Cycle Idempotence [76.93002743194974]
  本稿では、任意の再スケーリング(アップスケーリングとダウンスケーリングの両方)を統一プロセスとして扱う方法を提案する。 提案モデルでは、アップスケーリングとダウンスケーリングを同時に学習し、双方向の任意のイメージ再スケーリングを実現する。 繰り返しにダウンスケーリング・アップスケーリング・サイクルが適用された場合, 復元精度が著しく低下することなく, サイクルイデオポテンス試験において堅牢であることが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-02T07:42:15Z)
• RegNeRF: Regularizing Neural Radiance Fields for View Synthesis from Sparse Inputs [79.00855490550367]
  我々は,多くの入力ビューが利用可能である場合,NeRFは見えない視点のフォトリアリスティックレンダリングを生成することができることを示す。 我々は、未観測の視点からレンダリングされたパッチの幾何学と外観を規則化することで、この問題に対処する。 我々のモデルは、1つのシーンで最適化する他の方法よりも、大規模なマルチビューデータセットで広範囲に事前訓練された条件付きモデルよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-01T18:59:46Z)
• Spatial-Separated Curve Rendering Network for Efficient and High-Resolution Image Harmonization [59.19214040221055]
  本稿では,空間分離型曲線描画ネットワーク(S$2$CRNet)を提案する。 提案手法は従来の手法と比較して90%以上のパラメータを減少させる。 提案手法は,既存の手法よりも10ドル以上高速な高解像度画像をリアルタイムにスムーズに処理することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-13T07:20:16Z)
• A Hierarchical Transformation-Discriminating Generative Model for Few Shot Anomaly Detection [93.38607559281601]
  各トレーニングイメージのマルチスケールパッチ分布をキャプチャする階層的生成モデルを開発した。 この異常スコアは、スケール及び画像領域にわたる正しい変換のパッチベースの投票を集約して得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-29T17:49:48Z)
• Universal and Flexible Optical Aberration Correction Using Deep-Prior Based Deconvolution [51.274657266928315]
  そこで本研究では,収差画像とpsfマップを入力とし,レンズ固有深層プリエントを組み込んだ潜在高品質版を生成する,psf対応プラグイン・アンド・プレイ深層ネットワークを提案する。 具体的には、多彩なレンズの集合からベースモデルを事前訓練し、パラメータを迅速に精製して特定のレンズに適応させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-07T12:00:38Z)
• Designing a Practical Degradation Model for Deep Blind Image Super-Resolution [134.9023380383406]
  単一画像スーパーレゾリューション (sisr) 法は, 推定劣化モデルが実画像から逸脱した場合はうまく動作しない。 本稿では, ランダムにシャッフルされたブラー, ダウンサンプリング, ノイズ劣化からなる, より複雑で実用的な劣化モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-25T17:40:53Z)
• Perceptual Image Restoration with High-Quality Priori and Degradation Learning [28.93489249639681]
  本モデルは,復元画像と劣化画像の類似度を測定するのに有効であることを示す。 同時修復・拡張フレームワークは,実世界の複雑な分解型によく一般化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-04T13:19:50Z)
• 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。