透过黑箱看世界：基于多尺度空谱图像融合的高质量太赫兹层析成像
多媒体
2021-12-30 v2 图像与视频处理
摘要
太赫兹(THz)成像因其非侵入、非破坏、非电离、物质分类及超快特性，在物体探测与检测中近期受到广泛关注。然而，其强水吸收特性和低噪声容忍度导致重建的太赫兹图像出现不期望的模糊与畸变。现有复原方法的性能受到衍射极限太赫兹信号的严重制约。为解决该问题，我们提出一种新颖的 subspace-and-attention 引导复原网络(SARNet)，通过融合太赫兹图像的多光谱特征实现有效复原。为此，SARNet 采用多尺度分支提取振幅与相位的空谱特征，随后通过共享子空间投影与注意力引导进行融合。在此，我们实验构建了覆盖 0.1 THz 至 4 THz 宽频带的超快太赫兹时域光谱系统，用于建立隐藏三维物体的时间/光谱/空间/相位/材料太赫兹数据库。除定量评估外，我们还在三维太赫兹层析重建上展示了 SARNet 模型的有效性。
引用
@article{arxiv.2103.16932,
title = {Seeing through a Black Box: Toward High-Quality Terahertz TomographicImaging via Multi-Scale Spatio-Spectral Image Fusion},
author = {Weng-tai Su and Yi-Chun Hung and Ta-Hsuan Chao and Po-Jen Yu and Shang-Hua Yang and Chia-Wen Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.16932},
year = {2021}
}
备注
10 pages, 9 figures