Application of Bayesian image superresolution to spectral reflectance estimation
Application of Bayesian image superresolution to spectral reflectance estimation
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贝叶斯图像超分辨率在光谱反射率估计中的应用
DOI：
10.1117/1.oe.51.11.111713
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发表时间：
2012
影响因子：
1.3
通讯作者：
A. Ide
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Y. Murayama;A. Ide
抽象。高光谱成像为我们提供了高维的，场景无关的颜色信息，但面临的问题，如长的图像采集时间和严格的照明和聚焦条件。为了实现高效的光谱成像，本研究提出了一种扩展的贝叶斯图像超分辨率方法。所提出的方法增加了输入图像的空间和波长分辨率，并使高光谱图像的处理从容易获得的低空间分辨率多光谱图像到更高的分辨率。利用采集的日本传统绘画的多光谱图像进行实验，生成了可见光和近红外高光谱图像，验证了超分辨率的明显效果。
Abstract. Hyperspectral imaging provides us with high-dimensional, scene-independent color information but faces problems such as long image acquisition time and severe lighting and focusing conditions. To achieve efficient spectral imaging, this study presents an extended method of Bayesian image superresolution. The proposed method increases both the spatial and the wavelength resolution of input images and enables the processing of hyperspectral images to a higher resolution from easily acquired low-spatial-resolution multispectral images. In an experiment using acquired multispectral images of a Japanese traditional painting, visible and near-infrared hyperspectral images were produced, and the obvious effect of superresolution was validated.
用于文化遗产和艺术的基于同步辐射的 X 射线分析
DOI：
--
发表时间：
2020
期刊：
SPring-8/SACLA Research Frontiers
影响因子：
--
作者：
Yoshinari Abe
通讯作者：
Yoshinari Abe
DOI：
10.1364/josaa.24.003211
发表时间：
2007-10-01
影响因子：
1.9
作者：
Shimano, Noriyuki;Terai, Kenichiro;Hironaga, Mikiya
通讯作者：
Hironaga, Mikiya