基于渐进网络的实时焦平面分割偏振成像系统
图像与视频处理
2021-10-27 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
焦平面分割（DoFP）偏振成像技术近来已应用于诸多领域。然而，此类传感器所捕获的图像不能直接使用，因其存在瞬时视场误差与分辨率低的问题。本文构建了基于所提出的渐进式偏振去马赛克卷积神经网络（PPDN）的快速DoFP去马赛克系统，该网络专为英伟达Jetson TX2等边缘端GPU设备设计。所提网络由两部分组成：重建阶段与精修阶段。前者从单张DoFP图像中恢复四个偏振通道；后者对四个通道进行微调以获得更精确的偏振信息。PPDN还可实现另一版本：PPDN-L（大型），用于高计算资源平台。实验表明，PPDN能以更少的参数量和更快的推理速度媲美现有最优方法，并满足成像系统的实时需求。
引用
@article{arxiv.2110.13823,
title = {Real-time division-of-focal-plane polarization imaging system with progressive networks},
author = {Rongyuan Wu and Yongqiang Zhao and Ning Li and Seong G. Kong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.13823},
year = {2021}
}
备注
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