Начало работы с гиперспектральными изображениями
- Надежное слияние гиперспектральных изображений с одновременным шумоподавлением направляющих изображений с помощью ограниченной выпуклой оптимизации(arXiv)
Автор: Саори Такэяма, Сюнсуке Оно
Аннотация: в статье предлагается новый метод оценки гиперспектральных изображений с высоким пространственным разрешением (HR-HS), основанный на выпуклой оптимизации. Метод предполагает, что в качестве наблюдений используется изображение HS (LR-HS) с низким пространственным разрешением и опорное изображение, где оба наблюдения загрязнены шумом. Наш метод одновременно оценивает изображение HR-HS и опорное изображение без шума, поэтому метод может использовать пространственную информацию в опорном изображении, даже если оно загрязнено сильным шумом. Предлагаемая задача оценивания использует гибридную пространственно-спектральную общую вариацию в качестве регуляризации и оценивает сходство границ между HR-HS и направляющими изображениями, чтобы эффективно использовать априорные знания об HR-HS-изображении и информацию о пространственных деталях в опорном изображении. Для эффективного решения задачи применим метод прямого двойственного расщепления. Эксперименты демонстрируют работоспособность нашего метода и его преимущество перед несколькими существующими методами.
2. Глубокая технология Plug-and-Play Prior для восстановления гиперспектральных изображений(arXiv)
Автор:Цзэцян Лай, Кайсюань Вэй, Ин Фу
Аннотация:методы восстановления гиперспектральных изображений (HSI) на основе глубокого обучения приобрели большую популярность благодаря своей замечательной производительности, но часто требуют дорогостоящего переобучения сети при изменении специфики задачи. В этой статье мы предлагаем восстановить HSI в едином подходе с помощью эффективного метода plug-and-play, который может совместно сохранять гибкость методов, основанных на оптимизации, и использовать мощные возможности представления глубоких нейронных сетей. В частности, сначала мы разрабатываем новый глубокий шумоподавитель HSI, использующий блоки рекуррентной свертки со стробированием, краткосрочные и долгосрочные пропускные соединения и расширенную карту уровня шума, чтобы лучше использовать обширную пространственно-спектральную информацию в HSI. Таким образом, это приводит к самым современным характеристикам шумоподавления HSI как при гауссовских, так и при сложных настройках шума. Затем предлагаемый шумоподавитель вставляется в структуру plug-and-play в качестве мощного неявного HSI перед выполнением различных задач восстановления HSI. Благодаря обширным экспериментам со сверхвысоким разрешением HSI, сжатым восприятием и рисованием мы демонстрируем, что наш подход часто обеспечивает превосходную производительность, которая конкурентоспособна или даже лучше, чем современные решения для каждой задачи, с помощью одной модели без любое специализированное обучение
3.Био-вдохновленная компактная система гиперспектральной визуализации с моментальным снимком высокого разрешения и напечатанной на 3D-принтере стеклянной световодной решеткой(arXiv)
Автор: Чжихан Хун, Юаньюань Сунь, Пяоран Е, Дуглас А. Лой, Жунгуан Лян
Аннотация: Чтобы решить основные проблемы, связанные с получением высокого пространственного разрешения в моментальных гиперспектральных изображениях, была разработана напечатанная на 3D-принтере стеклянная световодная матрица для выборки промежуточного изображения с высоким пространственным разрешением и перераспределения пикселей в выходном конце для добиться высокого спектрального разрешения. Изогнутая 3D-печатная световодная матрица может значительно упростить систему гиперспектральной визуализации моментальных снимков, повысить производительность визуализации и снизить сложность и стоимость системы. Мы разработали процесс двухфотонной полимеризации для печати массива стеклянных световодов и продемонстрировали эффективность системы на биологических образцах. Эта новая технология моментальных снимков станет катализатором разработки новых систем гиперспектральной визуализации и откроет двери для новых приложений от УФ до ИК.
