用于高光谱影像仿真的标定车辆漆面光谱特征
图像与视频处理
2020-04-20 v1
摘要
我们研究了一种将标定的车辆可见-近红外 (VNIR) 漆面光谱特征快速添加至现有高光谱仿真器——数字成像与遥感图像生成 (DIRSIG) 模型中的流程，以在仿真的城市场景中创造更多多样性。DIRSIG 模型可生成具有用户指定几何、大气条件与地物光谱的合成高光谱影像。为渲染物体像素的光谱特征，DIRSIG 使用相应物体材料的大量反射率曲线数据库以及双向反射模型，以引入由朝向与表面结构导致的效应。然而，该数据库仅含少量车辆漆面光谱曲线，并在内部通过组合这些曲线生成新漆面特征。本文中我们展示了一种快速生成多条漆面光谱的方法：搭载推扫式高光谱相机的无人机飞行拍摄某大学停车场。随后我们将图像处理，从数字计数空间转换为光谱反射率，且无需场景中的标定板，并将漆面特征移植入 DIRSIG 以成功集成至新渲染的合成 VNIR 高光谱场景集中。
引用
@article{arxiv.2004.08228,
title = {Calibrated Vehicle Paint Signatures for Simulating Hyperspectral Imagery},
author = {Zachary Mulhollan and Aneesh Rangnekar and Timothy Bauch and Matthew J. Hoffman and Anthony Vodacek},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.08228},
year = {2020}
}
备注
10 pages with supplementary material, 7 figures, submitted to CVPR PBVS 2020 Conference, Dataset uploaded to https://github.com/mulhollanz/Hyperspectral_Vehicle_Paint_Signatures_Dataset.git