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Enregistrement W3002017077 · doi:10.1364/oe.381609

Multispectral imaging via nanostructured random broadband filtering

2020· article· en· W3002017077 sur OpenAlexfundno aff
Xiaolin Wu, Dahua Gao, Qin Chen, Jie Chen

Notice bibliographique

RevueOptics Express · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Image Fusion Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMultispectral imageSpectral imagingBroadbandComputer scienceOpticsImage resolutionFull spectral imagingSpectral bandsSpectral resolutionRemote sensingHyperspectral imagingFilter (signal processing)Computer visionArtificial intelligenceTelecommunicationsPhysicsSpectral lineGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is a challenge to acquire a snapshot image of very high resolutions in both spectral and spatial domain via a single short exposure. In this setting one cannot trade time for spectral resolution, such as via spectral bands scanning. Cameras of color filter arrays (CFA) (e.g., the Bayer mosaic) cannot obtain high spectral resolution. To overcome these difficulties, we propose a new multispectral imaging system that makes random linear broadband measurements of the spectrum via a nanostructured multispectral filter array (MSFA). These MSFA random measurements can be used by sparsity-based recovery algorithms to achieve much higher spectral resolution than conventional CFA cameras, without sacrificing spatial resolution. The key innovation is to jointly exploit both spatial and spectral sparsity properties that are inherent to spectral irradiance of natural objects. Experimental results establish the superior performance of the proposed multispectral imaging system over existing ones.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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