Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enabling High-Quality In-the-Wild Imaging from Severely Aberrated Metalens Bursts

論文の概要: Enabling High-Quality In-the-Wild Imaging from Severely Aberrated Metalens Bursts

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.10083v1
Date: Sat, 11 Oct 2025 07:41:04 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-10-14 18:06:29.773451
Title: Enabling High-Quality In-the-Wild Imaging from Severely Aberrated Metalens Bursts
Title（参考訳）: 難燃性金属バーストからの高画質インザウィルドイメージング
Authors: Debabrata Mandal, Zhihan Peng, Yujie Wang, Praneeth Chakravarthula,
Abstract要約: 超薄型ナノフォトニックメタレンカメラを用いた高精細・高精細・高精細・高精細画像撮影の課題に挑戦する。従来の光学より数倍薄いメタレンをペアリングする、ワイヤ内イメージングのためのエンドツーエンドのソリューションを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.590252585822439
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We tackle the challenge of robust, in-the-wild imaging using ultra-thin nanophotonic metalens cameras. Meta-lenses, composed of planar arrays of nanoscale scatterers, promise dramatic reductions in size and weight compared to conventional refractive optics. However, severe chromatic aberration, pronounced light scattering, narrow spectral bandwidth, and low light efficiency continue to limit their practical adoption. In this work, we present an end-to-end solution for in-the-wild imaging that pairs a metalens several times thinner than conventional optics with a bespoke multi-image restoration framework optimized for practical metalens cameras. Our method centers on a lightweight convolutional network paired with a memory-efficient burst fusion algorithm that adaptively corrects noise, saturation clipping, and lens-induced distortions across rapid sequences of extremely degraded metalens captures. Extensive experiments on diverse, real-world handheld captures demonstrate that our approach consistently outperforms existing burst-mode and single-image restoration techniques.These results point toward a practical route for deploying metalens-based cameras in everyday imaging applications.
Abstract（参考訳）: 超薄型ナノフォトニックメタレンカメラを用いた高精細・高精細・高精細・高精細画像撮影の課題に挑戦する。メタレンズは、ナノスケールの散乱器の平面配列で構成されており、従来の屈折光学と比較して、大きさと重量の劇的な減少を約束している。しかし、厳密な色収差、顕著な光散乱、狭帯域帯域、低光効率は、実用的採用を制限し続けている。そこで本研究では,従来の光学系よりも数倍薄く,実用的なメタレンスカメラに最適化されたマルチイメージ復元フレームワークとメタレンスをペアリングするエンド・ツー・エンド・ザ・ワイヤド・イメージングのソリューションを提案する。本手法は, ノイズ, 飽和クリッピング, レンズ誘起歪みを, 極めて劣化したメタレン捕獲の高速なシーケンスで適応的に補正する, メモリ効率の高いバースト融合アルゴリズムと組み合わせた軽量畳み込みネットワークに焦点を当てる。多様な実世界のハンドヘルド・キャプチャーに関する大規模な実験は、我々のアプローチが既存のバーストモードやシングルイメージの復元技術より一貫して優れていることを示している。

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