物理驱动的生成对抗网络赋能单像素红外高光谱成像
图像与视频处理
2023-11-27 v1 人工智能
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光学
摘要
本文建立了一种物理驱动的生成对抗网络(GAN),用于红外光谱下的单像素高光谱成像(HSI),以消除传统数据驱动模型所需的大量数据训练工作。在GAN框架内,将单像素成像(SPI)的物理过程集成到生成器中,并以实际与估计的一维(1D)桶信号作为目标函数中的约束,在判别器的辅助下更新网络参数并优化生成器。与基于压缩感知和物理驱动卷积神经网络的单像素红外HSI方法相比,我们这种基于物理驱动GAN的单像素红外HSI能以更少的测量次数实现更高的成像性能。我们相信该物理驱动GAN将推动计算成像的实际应用,尤其是各种基于SPI的技术。
引用
@article{arxiv.2311.13626,
title = {Physics-driven generative adversarial networks empower single-pixel infrared hyperspectral imaging},
author = {Dong-Yin Wang and Shu-Hang Bie and Xi-Hao Chen and Wen-Kai Yu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.13626},
year = {2023}
}
备注
14 pages, 8 figures