面向野外单张 RGB 图像的光谱估计
计算机视觉与模式识别
2018-12-04 v1
摘要
与当前文献不同，我们解决了在非受限设置下（例如未知相机参数、未知场景辐射、未知场景内容）从单张普通三色 RGB 图像估计光谱的问题。为此，我们使用由高光谱图像相机提供的参考光谱，并提出用于灵敏度函数估计和从单张 RGB 图像进行光谱重建的高效深度学习方案。我们进一步扩展光谱重建的概念，使其适用于野外拍摄的 RGB 图像，并提出了一种基于以估计灵敏度函数为条件的卷积网络的方案。除所提方案外，我们还研究了通用模型和灵敏度专用模型并讨论了其局限性。我们在标准基于示例的光谱重建基准 ICVL、CAVE、NUS 和 NTIRE 上取得了具有竞争力的 SOTA 结果。此外，我们的实验表明，准确从野外单张 RGB 图像进行光谱估计首次得以实现。
引用
@article{arxiv.1812.00805,
title = {Towards Spectral Estimation from a Single RGB Image in the Wild},
author = {Berk Kaya and Yigit Baran Can and Radu Timofte},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.00805},
year = {2018}
}