Spectral imaging collects and processes information along spatial and spectral coordinates quantified in discrete voxels, which can be treated as a 3D spectral data cube. The spectral images (SIs) allow identifying objects, crops, and materials in the scene through their spectral behavior. Since most spectral optical systems can only employ 1D or maximum 2D sensors, it is challenging to directly acquire the 3D information from available commercial sensors. As an alternative, computational spectral imaging (CSI) has emerged as a sensing tool where the 3D data can be obtained using 2D encoded projections. Then, a computational recovery process must be employed to retrieve the SI. CSI enables the development of snapshot optical systems that reduce acquisition time and provide low computational storage costs compared to conventional scanning systems. Recent advances in deep learning (DL) have allowed the design of data-driven CSI to improve the SI reconstruction or, even more, perform high-level tasks such as classification, unmixing, or anomaly detection directly from 2D encoded projections. This work summarises the advances in CSI, starting with SI and its relevance; continuing with the most relevant compressive spectral optical systems. Then, CSI with DL will be introduced, and the recent advances in combining the physical optical design with computational DL algorithms to solve high-level tasks.


翻译:由于大多数光谱光学系统只能使用1D或最高2D传感器,直接从现有的商业传感器获取3D信息具有挑战性。作为一种替代办法,计算光谱成像(CSI)已经成为一种遥感工具,利用2D编码预测直接获得3D数据。然后,必须采用计算回收程序来检索SI。 CSI能够开发光学光学截图系统,缩短获取时间,提供较低的计算存储成本,与常规扫描系统相比,这种系统可以提供较低的计算存储成本。最近深层次学习(DL)的进展使得能够设计以数据驱动的CSI来改进SI的重建,甚至更难以从现有的商业传感器直接获取3D信息。作为一个替代工具,计算光谱成像(CSI)作为一个遥感工具,利用2D编码预测直接获取3D数据。然后,必须使用计算回收过程来检索SI。 CSI的进展,从SI开始,与SI及其高光谱化计算系统相结合。DL的最新设计进度将随着最新的光学水平、高光谱化、高光谱化的DL与高光谱化系统相结合。</s>

0
下载
关闭预览

相关内容

《计算机信息》杂志发表高质量的论文,扩大了运筹学和计算的范围,寻求有关理论、方法、实验、系统和应用方面的原创研究论文、新颖的调查和教程论文,以及描述新的和有用的软件工具的论文。官网链接:https://pubsonline.informs.org/journal/ijoc
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】全卷积语义分割综述
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年8月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
13+阅读 · 2022年10月27日
Arxiv
30+阅读 · 2022年2月15日
Arxiv
33+阅读 · 2022年2月15日
Arxiv
15+阅读 · 2022年1月24日
Arxiv
12+阅读 · 2021年8月19日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】全卷积语义分割综述
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年8月31日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员