論文の概要: Total Variation Subgradient Guided Image Fusion for Dual-Camera CASSI System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.10897v1
• Date: Sat, 13 Sep 2025 16:57:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:22.834961
• Title: Total Variation Subgradient Guided Image Fusion for Dual-Camera CASSI System
• Title（参考訳）: デュアルカメラCASSIシステムのための全変分次ガイド画像融合
• Authors: Weiqiang Zhao, Tianzhu Liu, Yuzhe Gui, Yanfeng Gu,
• Abstract要約: 分光画像技術は、スペクトル、空間、時間分解能のバランスをとる上で、長年にわたって根本的な課題に直面してきた。 従来のモデルベースの手法は、手作りの固有の画像に頼っているため、限られた性能を示す。 本稿では,全変動(TV)下降理論を統合したデュアルカメラCASSI再構成フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.414706880536149
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spectral imaging technology has long-faced fundamental challenges in balancing spectral, spatial, and temporal resolutions. While compressive sensing-based Coded Aperture Snapshot Spectral Imaging (CASSI) mitigates this trade-off through optical encoding, high compression ratios result in ill-posed reconstruction problems. Traditional model-based methods exhibit limited performance due to reliance on handcrafted inherent image priors, while deep learning approaches are constrained by their black-box nature, which compromises physical interpretability. To address these limitations, we propose a dual-camera CASSI reconstruction framework that integrates total variation (TV) subgradient theory. By establishing an end-to-end SD-CASSI mathematical model, we reduce the computational complexity of solving the inverse problem and provide a mathematically well-founded framework for analyzing multi-camera systems. A dynamic regularization strategy is introduced, incorporating normalized gradient constraints from RGB/panchromatic-derived reference images, which constructs a TV subgradient similarity function with strict convex optimization guarantees. Leveraging spatial priors from auxiliary cameras, an adaptive reference generation and updating mechanism is designed to provide subgradient guidance. Experimental results demonstrate that the proposed method effectively preserves spatial-spectral structural consistency. The theoretical framework establishes an interpretable mathematical foundation for computational spectral imaging, demonstrating robust performance across diverse reconstruction scenarios. The source code is available at https://github.com/bestwishes43/ADMM-TVDS.
• Abstract（参考訳）: 分光画像技術は、スペクトル、空間、時間分解能のバランスをとる上で、長年にわたって根本的な課題に直面してきた。 圧縮センシングに基づく符号化開口スナップショット分光画像(CASSI)は、光符号化によってこのトレードオフを緩和するが、高い圧縮比は不適切な再構成問題を引き起こす。 従来のモデルベース手法では、手作り固有の画像の先行性に依存するため、性能が制限されるが、ディープラーニングアプローチはブラックボックスの性質によって制約され、物理的解釈可能性に悪影響を及ぼす。 これらの制約に対処するため、本研究では、全変動(TV)下降理論を統合したデュアルカメラCASSI再構成フレームワークを提案する。 エンド・ツー・エンドのSD-CASSI数学的モデルを確立することにより,逆問題解決の計算複雑性を低減し,マルチカメラシステム解析のための数学的に確立されたフレームワークを提供する。 厳密な凸最適化を保証したTV下次類似度関数を構成するRGB/パンクロマティック基準画像からの正規化勾配制約を取り入れた動的正規化戦略を導入する。 補助カメラから空間先行情報を活用することで、適応参照生成および更新機構は、段階的なガイダンスを提供するように設計されている。 実験により,提案手法は空間-スペクトル構造一貫性を効果的に維持することを示した。 理論的枠組みは計算スペクトルイメージングのための解釈可能な数学的基礎を確立し、様々な再構成シナリオにおける堅牢な性能を実証する。 ソースコードはhttps://github.com/bestwishes43/ADMM-TVDSで公開されている。

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