Dec, 2023

多光谱立体影像融合用于 3D 高光谱场景重建

PDF
TL;DR通过将两个校准的多光谱实时摄像机结合成一个立体系统，我们提出了一种新方法来连续捕捉高光谱数据立方体，实现三维重建和光谱分析，以提高空间分辨率和光谱分辨率的视频流，旨在用于手术辅助监控。
spectral imagingsnapshot camerasmultispectralhyperspectral data-cubesurgical assistance monitoring
发现论文，激发创造
  • 多源融合合成高光谱数据集的高光谱空间分辨率提升

    本研究介绍了一个合成高光谱数据集，通过高光谱和高空间分辨率成像实现观测场景或物体的全面、准确、详细的表示，强调多模态融合在生成高质量合成高光谱数据集中的重要性，以及光谱 - 空间关系的改善对于各个领域的分析、监测和决策的影响。

    Jun, 2023

  • 水下环境的高光谱三维制图

    本文介绍了一种利用 RGB 相机、惯性导航系统和高光谱推扫相机创建水下 3D 重建的初始方法，并结合同步定位与制图、运动结构和 3D 重建技术，优越地使用它们来创建具有高光谱纹理的 3D 模型，从而克服了平面表面假设和死推航行的经典限制。

    Oct, 2021

  • 使用 3-D 卷积神经网络进行多光谱和高光谱图像融合

    本文提出使用三维卷积神经网络（3-D-CNN）的方法来融合多光谱（MS）和高光谱（HS）图像，以获得高分辨率的高光谱图像。在融合之前进行高光谱图像的降维以显著减少计算时间，并使方法对噪声更具鲁棒性。实验结果表明，与传统方法相比，所提出的方法在高光谱图像受加性噪声干扰时尤其表现出色。

    Jun, 2017

  • 考虑季节性光谱变异的高光谱和多光谱图像融合超分辨率

    本文介绍了一种新的 HS-MS 图像融合策略，该策略将不混合基础方法与典型光谱变异的显式参数模型相结合，模拟表明该策略在光谱变异下可以显著提高性能，并表现出最先进的性能。

    Aug, 2018

  • 基于数据驱动的光谱重建的局限性 -- 一种光学感知分析

    通过对 RGB 图像进行数据驱动的光谱重建方法的分析，我们发现当前模型在噪声、压缩和变色上存在限制，然而，通过异色数据增强和光学镜头像差可以提高 RGB 图像对色差信息的编码，从而带来更高性能的光谱成像和重建方法。

    Jan, 2024

  • 使用单色点投影进行深层次高光谱深度重建

    该论文提出了一种新的单次多光谱深度重建方法，使用 RGB 相机和投影仪，利用单个彩色点图像实现深度重建和空间变化颜色照明的多光谱反射重建，文中介绍了网络架构，并通过实验表明该方法优于现有单次多光谱反射重建方法和深度重建方法的组合。

    Apr, 2022

  • 多源数据增强的光谱图像数据融合

    通过使用插值技术，介绍了一种光谱图像数据融合的方法，以允许机器学习模型在更多数据源上进行训练和使用，从而提供更好的泛化能力。通过使用表面绘图和指标（如 CMSE 和 NDVI），评估了插值结果，并通过估计对语义分割等机器学习模型训练的影响进行间接评估。

    Apr, 2024

  • 高光谱图像获取的广义修补方法

    文中介绍了一种利用单体集成光谱滤光片的高光谱成像设备，提出了一种基于压缩感知和分析稀疏模型的超分辨率处理和去马赛克的方法，并通过数值实验验证其效率。

    Feb, 2015

  • 多光谱图像拼接基于空间图推理

    利用图卷积网络模型与多光谱图像融合技术，实现了在不同视角下对多光谱图像进行对齐和集成，生成广角视场的稳定性高、可靠性强的场景。

    Jul, 2023

  • 高效主动照明相机用于高光谱重建

    我们介绍了一种经济、紧凑且易于使用的主动照明相机，可在许多应用中受益，通过测试植物根部成像表明了相机获得了比传统 RGB 相机更多的信息能力，并且可以从多光谱输入重构高光谱数据，与原始高光谱相机数据兼容。

    Jun, 2024