通过失焦和傅里叶成像网络的快照多光谱成像
光学
2025-08-06 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
应用物理
摘要
多光谱成像能够同时捕获场景的空间和光谱信息，广泛应用于遥感、生物医学成像和农业监测等多个领域。本文介绍了一种快照多光谱成像方法，采用标准单色图像传感器，无需额外的光谱滤光片或定制组件。该系统利用波长相关失焦的固有色差作为多光谱信息的物理编码源；通过深度学习基于傅里叶的多光谱成像网络（mFIN）快速解码这些编码后的图像信息。我们使用六个照明波段进行实验测试，实现了对输入照明通道的92.98%整体准确率，并在各种测试对象上实现了稳健的多光谱图像重建。该深度学习框架使用快照图像获取（单色图像传感器）实现高质量的多光谱图像重建，可用于生物医学、工业质量控制和农业等应用。
引用
@article{arxiv.2501.14287,
title = {Snapshot multi-spectral imaging through defocusing and a Fourier imager network},
author = {Xilin Yang and Michael John Fanous and Hanlong Chen and Ryan Lee and Paloma Casteleiro Costa and Yuhang Li and Luzhe Huang and Yijie Zhang and Aydogan Ozcan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.14287},
year = {2025}
}
备注
22 Pages, 7 Figures