使不可见可见：基于物理引导修复的高质量太赫兹层析成像
图像与视频处理
2023-05-01 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
太赫兹（THz）层析成像因其非侵入、非破坏、非电离、材料分类和超快特性，在物体探测与检测中近期受到显著关注。然而，其强水吸收特性和低噪声容忍度导致重建的THz图像出现不期望的模糊与畸变。衍射受限的THz信号严重制约了现有修复方法的性能。为解决该问题，我们提出了一种新颖的多视角子空间注意力引导修复网络（SARNet），该网络融合THz图像的多视角和多光谱特征以实现有效的图像修复与三维层析重建。为此，SARNet利用多尺度分支提取视角内空间-光谱幅度与相位特征，并通过共享子空间投影和自注意力引导进行融合。我们随后执行视角间融合，利用相邻视角间的冗余进一步改善各视角的修复。在此，我们实验构建了一个覆盖0.1 THz至4 THz宽频带的THz时域光谱（THz-TDS）系统，用于建立隐藏三维物体的时间/光谱/空间/材料THz数据库。除定量评估外，我们在三维THz层析重建应用上展示了我们SARNet模型的有效性。
引用
@article{arxiv.2304.14894,
title = {Making the Invisible Visible: Toward High-Quality Terahertz Tomographic Imaging via Physics-Guided Restoration},
author = {Weng-Tai Su and Yi-Chun Hung and Po-Jen Yu and Shang-Hua Yang and Chia-Wen Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.14894},
year = {2023}
}
备注
34 pages, 13 figures