Multispectral Stereo-Image Fusion for 3D Hyperspectral Scene Reconstruction

📄 arXiv: 2401.09428v1 📥 PDF

作者: Eric L. Wisotzky, Jost Triller, Anna Hilsmann, Peter Eisert

分类: eess.IV, cs.CV

发布日期: 2023-12-15

备注: VISAPP 2024 - 19th International Conference on Computer Vision Theory and Applications

期刊: In Proceedings of the 19th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications - Volume 3: VISAPP; ISBN 978-989-758-679-8, SciTePress, pages 88-99, 2024

DOI: 10.5220/0012354400003660

💡 一句话要点

提出多光谱立体图像融合方法，用于三维高光谱场景重建

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 多光谱成像 立体视觉 高光谱重建 数据融合 三维重建

📋 核心要点

  1. 现有光谱成像系统在实时性、光谱覆盖范围和空间分辨率上存在局限性，难以满足实际应用需求。
  2. 该论文提出一种多光谱立体视觉融合方法，利用两个互补的多光谱相机，融合光谱信息，提升空间和光谱分辨率。
  3. 实验结果验证了该方法在三维高光谱场景重建中的可行性，并探索了其在手术辅助监控中的潜力。

📝 摘要（中文）

光谱成像能够分析人眼不可见的光学材料属性。近年来，涌现了多种光谱捕获装置，例如基于滤光轮、推扫式、线扫描或马赛克相机的系统，以支持农业、医学和工业监控等广泛应用。然而，这些系统通常存在不同的缺点，如缺乏实时性、光谱覆盖范围有限或空间分辨率低。为了解决这些缺点，我们提出了一种新颖的方法，将两个经过校准的、具备实时多光谱快照功能的相机组合成一个立体系统，覆盖不同的光谱范围。因此，可以连续捕获高光谱数据立方体。不同多光谱快照相机的组合使用能够实现三维重建和光谱分析。捕获的图像经过去马赛克处理，避免了空间分辨率的损失。我们将一个相机的光谱数据融合到另一个相机中，以获得空间和光谱高分辨率的视频流。实验证明了该方法的可行性，并研究了该系统在手术辅助监控中的适用性。

🔬 方法详解

问题定义：现有高光谱成像系统通常在空间分辨率、光谱分辨率或实时性方面存在限制。例如，基于滤光片的系统虽然光谱分辨率高，但空间分辨率较低，且难以实现实时成像。推扫式系统需要扫描，无法捕捉动态场景。因此，需要一种能够同时提供高空间分辨率、高光谱分辨率和实时性的高光谱成像方法。

核心思路：该论文的核心思路是利用两个具有不同光谱响应范围的多光谱相机，通过立体视觉技术进行三维重建，并将一个相机的光谱信息融合到另一个相机中，从而在空间和光谱维度上都获得高分辨率的数据。这种方法结合了两个相机的优势，弥补了彼此的不足。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 使用两个经过校准的多光谱快照相机同步采集图像；2) 对采集到的图像进行去马赛克处理，以恢复原始空间分辨率；3) 利用立体视觉算法进行三维重建，获得场景的深度信息；4) 将一个相机的光谱数据融合到另一个相机中，利用深度信息作为辅助，提升融合精度；5) 输出高空间分辨率和高光谱分辨率的视频流。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将多光谱立体视觉与光谱数据融合相结合，从而克服了传统高光谱成像系统的局限性。通过融合不同相机的光谱信息，可以在不牺牲空间分辨率的前提下，获得更宽的光谱覆盖范围和更高的光谱分辨率。此外，利用立体视觉提供的深度信息，可以更准确地进行光谱数据融合。

关键设计：该论文的关键设计包括：1) 选择具有互补光谱响应范围的多光谱相机；2) 使用合适的去马赛克算法，以最大程度地保留空间分辨率；3) 设计高效的光谱数据融合算法，利用深度信息作为约束，提高融合精度。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中没有详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了所提出方法的可行性，展示了其在三维高光谱场景重建方面的能力。虽然论文中没有提供具体的性能数据和对比基线，但实验结果表明，该系统能够捕获空间和光谱高分辨率的视频流，并探索了其在手术辅助监控中的潜在应用价值。具体的性能提升幅度属于未知信息。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多个领域，如农业的作物健康监测、医学的病灶检测和手术导航、工业的质量控制和材料分析等。通过提供高空间分辨率和高光谱分辨率的三维场景信息，可以更准确地分析目标对象的材料属性，从而实现更精确的诊断和控制。未来，该技术有望在智能农业、精准医疗和智能制造等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Spectral imaging enables the analysis of optical material properties that are invisible to the human eye. Different spectral capturing setups, e.g., based on filter-wheel, push-broom, line-scanning, or mosaic cameras, have been introduced in the last years to support a wide range of applications in agriculture, medicine, and industrial surveillance. However, these systems often suffer from different disadvantages, such as lack of real-time capability, limited spectral coverage or low spatial resolution. To address these drawbacks, we present a novel approach combining two calibrated multispectral real-time capable snapshot cameras, covering different spectral ranges, into a stereo-system. Therefore, a hyperspectral data-cube can be continuously captured. The combined use of different multispectral snapshot cameras enables both 3D reconstruction and spectral analysis. Both captured images are demosaicked avoiding spatial resolution loss. We fuse the spectral data from one camera into the other to receive a spatially and spectrally high resolution video stream. Experiments demonstrate the feasibility of this approach and the system is investigated with regard to its applicability for surgical assistance monitoring.