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 12:48:30.062034
• 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:
• 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。

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