通过非线性随机森林建模对彩色图像传感器测量值进行数值解复用

跨电磁谱多波长成像数据的同时捕获极具挑战性，需要复杂且昂贵的的多光谱图像传感器。在本研究中，我们引入一个综合框架，通过使用带有彩色滤光片阵列的常规图像传感器，对其彩色图像传感器测量值进行数值解复用，从而实现同时多光谱成像。基于传感器的全面光谱表征，构建了表征从撞击传感器的光谱到传感器测量值形成的前向模型。然后基于该前向模型，通过非线性随机森林建模学习数值解复用器。给定学习到的数值解复用器，可以将图像传感器同时进行测量的值解复用为离散可选波长处的反射率强度，从而产生更高分辨率的反射光谱。仿真和真实世界实验结果表明了这种方法用于同时多光谱成像的有效性。