HCNet:为编码光圈快照光谱成像提供多曝光高动态范围重建网络.

科学领域:

• 光学工程是指光学工程.
• 图像处理 图像处理
• 频谱学是一种光谱学.

背景情况:

• 编码孔径快照光谱成像 (CASSI) 是一种快速的高光谱成像技术.
• 现有的CASSI系统由于压缩测量的有限动态范围而面临限制,降低了重建质量.
• 硬件限制和数据采集模式有助于这些动态范围问题.

研究的目的:

• 开发一种高质量的超光谱重建方法,解决CASSI的动态范围限制.
• 为了提高超光谱数据重建在空间和光谱两个维度的保真度.
• 为了提高CASSI在高动态范围 (HDR) 场景中的测量能力.

主要方法:

• 一个多曝光数据采集策略,捕获低,中,高曝光低动态范围 (LDR) 测量.
• 基于多曝光聚变的高动态范围 (HDR) CASSI测量重建网络 (HCNet) 的设计.
• HCNet采用多级特征融合架构,具有局部-全球卷积联合注意力和残余增强,用于融合多次曝光信息.

主要成果:

• 与单次曝光策略相比,拟议的方法显著提高了超光谱图像重建质量.
• 在实际的CASSI系统中,HCNet显示出对多次暴露间隔动和射击噪声的高稳定性.
• 重建显示了明亮和黑暗细节的增强对比,以及更高的光谱相关性,特别是在HDR场景中.

结论:

• 多曝光融合方法有效重建物理一致的HDR CASSI测量结果.
• 开发的HCNet非常适合CASSI系统,使得高保真度的超频谱数据重建成为可能.
• 该方法验证了在HDR场景中增强的CASSI重建和有效的测量能力.