JP6945953B2 - 撮像システム及び画像処理の方法 - Google Patents
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Description
本開示の実施形態は、畳み込み辞書を用いて、マルチスペクトル(MS)画像の解像度を増大させることに基づいている。特に、MS画像超解像は、再構成される画像を正則化することによって、超解像(SR)マルチチャネル画像をそれらの低解像度画像から再構成することを目指す。本開示は、実験を通して、畳み込み辞書を用いて複数のスペクトルチャネル内で及び複数のスペクトルチャネルにわたって機能する正則化項を利用することによって、MS画像SRのために新規な結合分析合成辞書(CASD)モデルを開発した。例えば、CASDモデルはパラメータを含み、DeepCASDと称される深層辞書学習フレームワークは、画像データセットに対して、エンドツーエンドのCASDベース再構成ネットワークを展開及びトレーニングすることによって用いることができる。
MS画像SRについて、DeepCASDと称されるエンドツーエンド融合ネットワークが提示される。図4において示されるような、各DeepCASDブロックの構造は、異なる画像チャネル内で及び異なる画像チャネルにわたって十分機能するように、単一チャネルSRモジュール及びマルチチャネルSRモジュールの両方から構成される。縮小領域(SF)ネットワークが、実証された性能及び効率に起因して単一チャネルモジュールとして用いられる。L個のスペクトルチャネルを所与とすると、マルチチャネルCASDモデルは、l∈{1,...,L}についての各HR画像xl及びマルチチャネルLR測定値
提案されるDeepCASDにおけるマルチチャネルSRモジュールは、K個のCASDステージを含む。各ステージにおいて、トレーニング可能なパラメータの組は、Bl、θl、Dlであり、このセットを用いて特徴マップulを生成し、したがって各ylを超解像する。ul及び辞書Dlを所与として、(P2)に対する解
リモートセンシングMS画像に関するSR問題に対する提案されるDeepCASDの性能を評価及び比較するために、パンクロマティック、RGB、赤外線及び短波赤外線チャネルを含む、17個の別個のチャネルのMS画像が、AVIRISハイパースペクトル画像データセットを用いて合成される。各高解像度MSチャネルは、隣接する周波数帯域を包含する複数のハイパースペクトルチャネルの重み付けされた和として生成される。その後、対応する低解像度MSチャネルは、ローパスフィルタを通して高解像度MS画像をダウンサンプリングすることによって生成される。深層CASDネットワークのパラメータが、まず一組のMS画像を用いてトレーニングされる。トレーニングの組は、高解像度MS画像及び16個のチャネルにわたるそれらの対応する低解像度測定値の138個の対を含む。単一チャネルにおける各HR画像のサイズは、256×256である。LR画像は、まずバイキュービック補間によってHR画像サイズにアップスケーリングされる。HRパンクロマティック画像は、通常リモートセンシング応用に利用可能であるので、トレーニング及び試験においてスキップリンク(skip link)を通して各マルチチャネルSRステージ(すなわち、各CASDステージにおいてL=16の入力マルチスペクトルチャネル及び1つのパンクロマティック入力、並びにL=16の出力マルチスペクトルチャネルがある)に直接渡される(図2Aを参照されたい)。
Claims (18)
- マルチスペクトル画像の解像度を増大させる撮像システムであって、
センサによって生成される或るシーンの一組の画像を含むマルチスペクトル画像を受信する入力インタフェースであって、各画像は、周波数帯域を規定するチャネルを表しており、或るチャネルの或る画像は、前記チャネルの或る周波数帯域内に自身の周波数を有するようになっている、入力インタフェースと、
メモリであって、
異なるチャネルのためにトレーニングされる一組の合成辞書であって、前記画像の構造で畳み込まれる、チャネルのためにトレーニングされる合成辞書は、前記チャネルの前記画像の解像度よりも高い解像度を有する前記チャネルの高解像度画像を生成するようになっている、一組の合成辞書と、
前記異なるチャネルのためにトレーニングされる一組のフィルタ(分析辞書)であって、前記画像の組内の各画像で畳み込まれる、チャネルのためにトレーニングされるフィルタ(分析辞書)は、前記チャネルの前記画像の前記構造を生成するようになっている、一組のフィルタと、
を記憶する、メモリと、
ハードウェアプロセッサであって、
前記フィルタ(分析辞書)の組を用いて前記異なるチャネルの前記画像の組を処理して、一組の構造を生成し、
各チャネルについて、前記構造の組を融合して、一組の融合された構造を生成し、前記チャネルの融合された構造は、前記チャネルに対応する重みを用いて、前記構造の組の重み付けされた組合せとして融合され、異なるチャネルの前記融合された構造は、異なる重みで結合されるようになっており、
前記合成辞書の組からの対応する辞書を用いて前記融合された構造の組を処理して、超解像マルチスペクトル画像を生成する、
ハードウェアプロセッサと、
前記超解像マルチスペクトル画像をレンダリングする出力インタフェースと、
を備える、撮像システム。 - 前記フィルタの組内の各フィルタ(分析辞書)及び前記辞書の組内の各辞書は、前記異なるチャネルの異なる画像を用いてトレーニングされる、請求項1に記載の撮像システム。
- 前記合成辞書の組及び前記フィルタ(分析辞書)の組は、同時にトレーニングされて、前記異なるチャネル内の全てのトレーニング画像にわたる平均ピーク信号対雑音比が増大する、請求項2に記載の撮像システム。
- 前記辞書の組及び前記フィルタの組は、以前の反復中に学習された前記辞書の組及び前記フィルタの組の以前の値を用いて、現在の反復において前記辞書の組及び前記フィルタの組の現在の値を更新することによって、同時にレーニングされる、請求項3に記載の撮像システム。
- 前記メモリは、前記チャネルのためにトレーニングされる一組の閾値を記憶し、前記ハードウェアプロセッサは、対応する閾値を用いて前記チャネルの前記画像の前記構造の値を閾値処理することによって、前記チャネル内の前記画像の前記構造にスパース性を課すようになっている、請求項1に記載の撮像システム。
- 前記辞書の組は、畳み込み辞書である、請求項1に記載の撮像システム。
- 前記辞書の組、前記フィルタ(分析辞書)の組、及び各チャネルの構造を融合するための一組の重みは、前記異なるチャネルの異なる画像を用いて同時にトレーニングされる、請求項1に記載の撮像システム。
- 前記重みの組は、前記フィルタ(分析辞書)の組及び前記合成辞書の組のうちの一方又は組合せに組み込まれ、前記合成辞書の組と前記対応する構造との前記畳み込みの組合せは、前記異なる画像の前記構造と対応する重みとの前記融合を含むようになっている、請求項1に記載の撮像システム。
- 前記チャネルに対応する前記重みは、全てのトレーニング画像及びチャネルにわたる平均ピーク信号対雑音比を最大化することによって求められる、請求項1に記載の撮像システム。
- マルチスペクトル画像の解像度を増大させる画像処理の方法であって、
センサによって生成され、かつ入力インタフェースによって又はコンピュータ可読メモリから取得される或るシーンの一組の画像を含むマルチスペクトル画像を取得することであって、各画像は、周波数帯域を規定するチャネルを表しており、或るチャネルの或る画像は、前記チャネルの或る周波数帯域内に自身の周波数を有するようになっている、取得することと、
前記コンピュータ可読メモリのデータベースに、異なるチャネルのためにトレーニングされる一組の辞書を記憶することであって、前記画像の構造で畳み込まれる、チャネルのためにトレーニングされる辞書は、前記チャネルの前記画像の解像度よりも高い解像度を有する前記チャネルの高解像度画像を生成するようになっている、記憶することと、
前記コンピュータ可読メモリの別のデータベースに、前記異なるチャネルのためにトレーニングされる一組のフィルタを記憶することであって、前記画像の組内の各画像で畳み込まれる、チャネルのためにトレーニングされるフィルタは、前記チャネルの前記画像の前記構造を生成するようになっている、記憶することと、
前記コンピュータ可読メモリ及び前記入力インタフェースと通信するハードウェアプロセッサを用いて、前記フィルタの記憶された組を用いて前記異なるチャネルの前記画像の組を処理して、一組の構造を生成することと、
前記ハードウェアプロセッサを用いて、各チャネルについて、前記構造の組を融合して、一組の融合された構造を生成することであって、前記チャネルの融合された構造は、前記チャネルに対応する重みを用いて、前記構造の組の重み付けされた組合せとして融合され、前記異なるチャネルの前記融合された構造は、異なる重みで結合されるようになっている、用いることと、
前記辞書の組からの対応する辞書を用いて前記融合された構造の組を処理して、前記シーンの超解像マルチスペクトル画像を生成することと、
出力インタフェースによって前記超解像マルチスペクトル画像を通信ネットワークに出力すること、又は、前記コンピュータ可読メモリに前記超解像マルチスペクトル画像を記憶することと、
を含む、方法。 - 前記フィルタの組内の各フィルタ及び前記辞書の組内の各辞書は、前記異なるチャネルの異なる画像を用いてトレーニングされる、請求項10に記載の方法。
- 前記辞書の組及び前記フィルタの組は、同時にトレーニングされて、前記異なるチャネルにおける全てのトレーニング画像にわたる平均ピーク信号対雑音比が増大する、請求項11に記載の方法。
- 前記辞書の組及び前記フィルタ(分析辞書)の組は、以前の反復中に学習された前記辞書の組及び前記フィルタの組の以前の値を用いて、現在の反復において前記辞書の組及び前記フィルタの組の現在の値を更新することによって、同時にトレーニングされる、請求項12に記載の方法。
- 前記コンピュータ可読メモリは、前記チャネルのためにトレーニングされる一組の閾値を記憶し、前記ハードウェアプロセッサは、対応する閾値を用いて前記チャネルの前記画像の前記構造の値を閾値処理することによって、前記チャネル内の前記画像の前記構造にスパース性を課すようになっている、請求項12に記載の方法。
- 前記辞書の組は、畳み込み辞書である、請求項10に記載の方法。
- 前記辞書の組、前記フィルタの組、及び各チャネルの構造を融合するための一組の重みは、異なるチャネルの異なる画像を用いて同時にトレーニングされる、請求項10に記載の方法。
- 前記重みの組は、前記フィルタの組及び前記辞書の組のうちの一方又は組合せに組み込まれ、前記辞書の組と前記対応する構造との前記畳み込みの組合せは、異なる画像の前記構造と対応する重みとの前記融合を含むようになっている、請求項10に記載の方法。
- 方法を実行するコンピュータによって実行可能なプログラムが具現化される非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記方法は、或るシーンの画像の画像処理を行うものであり、
センサによって生成され、かつ入力インタフェースよって又は前記非一時的コンピュータ可読記憶媒体から取得される或るシーンの一組の画像を含むマルチスペクトル画像を取得することであって、各画像は、周波数帯域を規定するチャネルを表しており、或るチャネルの或る画像は、前記チャネルの或る周波数帯域内に自身の周波数を有するようになっている、取得することと、
前記非一時的コンピュータ可読記憶媒体のデータベースに、異なるチャネルのためにトレーニングされる一組の辞書を記憶することであって、前記画像の構造で畳み込まれる、チャネルのためにトレーニングされる辞書は、前記チャネルの前記画像の解像度よりも高い解像度を有する前記チャネルの高解像度画像を生成するようになっている、記憶することと、
前記非一時的コンピュータ可読記憶媒体の別のデータベースに、前記異なるチャネルのためにトレーニングされる一組のフィルタを記憶することであって、前記画像の組内の各画像で畳み込まれる、チャネルのためにトレーニングされるフィルタは、前記チャネルの前記画像の前記構造を生成するようになっている、記憶することと、
前記非一時的コンピュータ可読記憶媒体及び前記入力インタフェースと通信する前記コンピュータを用いて、前記フィルタの記憶された組を用いて前記異なるチャネルの前記画像の組を処理して、一組の構造を生成することと、
前記コンピュータを用いて、各チャネルについて、前記構造の組を融合して、一組の融合された構造を生成することであって、前記チャネルの融合された構造は、前記チャネルに対応する重みを用いて前記構造の組の重み付けされた組合せとして融合され、前記異なるチャネルの前記融合された構造は、異なる重みで結合されるようになっている、用いることと、
前記辞書の組からの対応する辞書を用いて前記融合された構造の組を処理して、前記シーンの超解像マルチスペクトル画像を生成することと、
出力インタフェースによって前記超解像マルチスペクトル画像を通信ネットワークに出力すること、又は前記非一時的コンピュータ可読記憶媒体に前記超解像マルチスペクトル画像を記憶することと、
を含む、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
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