論文の概要: Guided Lensless Polarization Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.27357v1
• Date: Sat, 28 Mar 2026 18:09:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-31 23:18:44.919516
• Title: Guided Lensless Polarization Imaging
• Title（参考訳）: ガイドレンズレス偏光イメージング
• Authors: Noa Kraicer, Erez Yosef, Raja Giryes,
• Abstract要約: 偏光イメージングは光の偏光状態を捉え、生体医学的診断、自律運転、リモートセンシングのような領域で有用でない人間の目に見えない情報を明らかにする。 我々は、コンパクト偏光RGBセンサと、構造ガイダンスを提供する従来のRGBカメラを併用したRGB誘導レンズレス偏光イメージングシステムを導入する。 我々の2段階の手法は、レンズレスベースラインの再構築品質と忠実度を大幅に向上させ、データセットと撮像条件をまたいで一般化し、微調整をせずに、我々の物理的プロトタイプレンズレスカメラの高品質な実世界の結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.881165902533326
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Polarization imaging captures the polarization state of light, revealing information invisible to the human eye yet valuable in domains such as biomedical diagnostics, autonomous driving, and remote sensing. However, conventional polarization cameras are often expensive, bulky, or both, limiting their practical use. Lensless imaging offers a compact, low-cost alternative by replacing the lens with a simple optical element like a diffuser and performing computational reconstruction, but existing lensless polarization systems suffer from limited reconstruction quality. To overcome these limitations, we introduce a RGB-guided lensless polarization imaging system that combines a compact polarization-RGB sensor with an auxiliary, widely available conventional RGB camera providing structural guidance. We reconstruct multi-angle polarization images for each RGB color channel through a two-stage pipeline: a physics-based inversion recovers an initial polarization image, followed by a Transformer-based fusion network that refines this reconstruction using the RGB guidance image from the conventional RGB camera. Our two-stage method significantly improves reconstruction quality and fidelity over lensless-only baselines, generalizes across datasets and imaging conditions, and achieves high-quality real-world results on our physical prototype lensless camera without any fine-tuning.
• Abstract（参考訳）: 偏光イメージングは光の偏光状態を捉え、生体医学的診断、自律運転、リモートセンシングのような領域で有用でない人間の目に見えない情報を明らかにする。 しかし、従来の偏光カメラは高価、かさばる、あるいはその両方であり、実用的使用を制限している。 レンズレスイメージングは、レンズをディフューザのような単純な光学素子に置き換え、計算的な再構成を行うことで、コンパクトで低コストな代替手段を提供するが、既存のレンズレス偏光システムは、限られた再構成品質に悩まされている。 これらの制約を克服するために、小型の偏光RGBセンサと、構造ガイダンスを提供する従来のRGBカメラを組み合わせたRGB誘導レンズレス偏光イメージングシステムを導入する。 物理ベースのインバージョンでは初期偏光画像が復元され,その後,従来のRGBカメラのRGB誘導画像を用いてトランスフォーマーベースの融合ネットワークが改良される。 我々の2段階の手法は、レンズレスベースラインの再構築品質と忠実度を大幅に向上させ、データセットと撮像条件をまたいで一般化し、微調整をせずに、我々の物理的プロトタイプレンズレスカメラの高品質な実世界の結果を得る。

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