用于多光谱成像的相机阵列可提供高空间,时间和光谱分辨率

FAU多媒体通信和信号处理主席的研究人员已经开发出一种用于多光谱成像(CAMSI)的相机阵列,该相机阵列不仅可以实现高空间和时间分辨率,而且还可以实现光谱分辨率以及深度信息。

2012 Lfw Nb 2

具有许多潜在的应用 多光谱 高光谱 成像,多光谱和高光谱相机在部署和可用性方面继续增长。但是,到目前为止,大多数现成的商用多光谱和高光谱相机都过于昂贵和不灵活,并且不能提供许多潜在应用所需的分辨率,例如用于身份验证,农业和生物识别的生物识别系统。医疗应用。

为了克服这些局限性,德国弗朗德里希-亚历山大大学埃尔兰根-纽伦堡分校的多媒体通信和信号处理主席的一组研究人员开发了一种用于多光谱成像(CAMSI)的相机阵列,该相机阵列不仅可以实现高时空,而且还有光谱分辨率。为了生成一致的多光谱视频,研究人员开发了一种几何受约束但可扩展的多相机传感器布局,该布局可实现新颖的配准和快速的跨光谱重建算法的制定,从而形成了强大的全局模型。

与传统系统相比,采集系统不仅提供了出色的空间分辨率,而且还提供了高光谱和时间分辨率,同时用户可以根据应用灵活更换滤镜。而且,生成了深度信息,从而打开了潜在的3D成像应用程序,例如增强现实或虚拟现实以及自动驾驶汽车。提议的用于多光谱成像的相机阵列可以使用经济高效的现成硬件来设置,并允许紧凑的设计,可能适合在移动设备或无人机中部署。

该图将CAMSI与模拟的多光谱滤波器阵列(MSFA)方法进行了比较,以适用于不同的最新去马赛克算法和变化的数据集。这些行描述了记录的数据集NIR-RGB-UV Lab,NIR-RGB-UV Office View和NIR-RGB-NIR弱光的不同图像部分。前三列分别显示了使用TRIC,BTES和ARI的去马赛克结果。第四列描述了使用建议的CAMSI方法的结果,而最后一列给出了记录的地面真实数据作为参考。

研究人员通过广泛的视觉和客观评估分析了新型相机阵列用于多光谱成像的性能。与最近发布的多光谱滤波器阵列成像系统相比,该新颖的采集方法实现了2.5 dB PSNR的平均增益。而且,记录的数据集与重建的图像一起在线提供。将来,将通过扩展几何约束的多相机传感器布局来评估该新概念是否可扩展到高光谱成像。 参考:N. Genser等, IEEE Trans。图像处理。,29,92349249(2020); doi:10.1109 / tip.2020.3024738。

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