一种基于全变分与级联去噪器的灵活高精度超快高光谱压缩成像图像重建算法
光学
2023-09-07 v1 图像与视频处理
摘要
基于压缩感知以及时间-谱到空间映射的超快高光谱压缩成像（HCUP）可在单次曝光中被动地同时实现不可重复或难以重复瞬态事件的时间与光谱成像。其拥有高达每秒数十万亿帧的惊人帧率以及数百的序列深度，并在单发超快光学成像中发挥革命性作用。然而，由于极大序列深度导致的超高数据压缩比，以及传统重建算法在重建过程中有限的保真度，HCUP 存在图像重建质量差且无法捕获复杂瞬态场景中精细结构的问题。为克服这些限制，我们提出一种基于全变分（TV）与级联去噪器（CD）的灵活 HCUP 图像重建算法，称为 TV-CD 算法。它在迭代即插即用交替方向乘子法框架中应用 TV 去噪模型级联若干先进基于深度学习的去噪模型，可在保持图像平滑性的同时利用深度去噪网络获取更多先验，从而解决局部相似与运动补偿中的常见稀疏表示问题。仿真与实验结果均表明，所提 TV-CD 算法能有效提升 HCUP 的图像重建精度与质量，并进一步促进 HCUP 在捕获高维复杂物理、化学与生物超快光学场景中的实际应用。
引用
@article{arxiv.2309.02835,
title = {A flexible and accurate total variation and cascaded denoisers-based image reconstruction algorithm for hyperspectrally compressed ultrafast photography},
author = {Zihan Guo and Jiali Yao and Dalong Qi and Pengpeng Ding and Chengzhi Jin and Ning Xu and Zhiling Zhang and Yunhua Yao and Lianzhong Deng and Zhiyong Wang and Zhenrong Sun and Shian Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.02835},
year = {2023}
}
备注
25 pages, 5 figures and 1 table