Spectral–temporal channeled spectropolarimetry using deep-learning-based adaptive filtering

计算机科学 光学滤波器 人工智能 光学 滤波器(信号处理) 傅里叶变换 频道(广播) 卷积神经网络 线性滤波器 光谱包络 光谱分辨率 频域 算法 物理 计算机视觉 谱线 电信 量子力学 天文
作者
Qiwei Li,Jiawei Song,Andrey Alenin,J. Scott Tyo
出处
期刊:Optics Letters [The Optical Society]
卷期号:46 (17): 4394-4394 被引量:9
标识
DOI:10.1364/ol.436031
摘要

Channeled spectropolarimetry (CSP) employing low-pass channel extraction filters suffers from cross talk and spectral resolution loss. These are aggravated by empirically defining the shape and scope of the filters for different measured. Here, we propose a convolutional deep-neural-network-based channel filtering framework for spectrally–temporally modulated CSP. The network is trained to adaptively predict spectral magnitude filters (SMFs) that possess wide bandwidths and anti-cross-talk features that adapt to scene data in the two-dimensional Fourier domain. Mixed filters that combine the advantages of low-pass filters and SMFs demonstrate superior performance in reconstruction accuracy.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
Xing发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
lyz666发布了新的文献求助10
2秒前
3秒前
张怡发布了新的文献求助10
3秒前
周凡淇发布了新的文献求助10
3秒前
科目三应助wang采纳,获得10
5秒前
5秒前
5秒前
丘比特应助zzy采纳,获得10
6秒前
少年发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
Akim应助hhhh采纳,获得10
9秒前
9秒前
今后应助靓丽的溪灵采纳,获得10
9秒前
WEIDERR发布了新的文献求助10
9秒前
科研通AI2S应助香菜味钠片采纳,获得10
9秒前
9秒前
技术的不能发表完成签到,获得积分10
10秒前
清念发布了新的文献求助10
10秒前
西西发布了新的文献求助10
10秒前
Hello应助spark采纳,获得10
11秒前
思源应助Rolo采纳,获得10
12秒前
Azz发布了新的文献求助30
12秒前
hmlee123发布了新的文献求助10
12秒前
12秒前
viauue9发布了新的文献求助10
13秒前
安东完成签到 ,获得积分10
13秒前
小灰灰完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
感动冷玉完成签到,获得积分20
14秒前
科研通AI2S应助美丽废物采纳,获得10
14秒前
15秒前
桐桐应助WEIDERR采纳,获得10
15秒前
姝_完成签到,获得积分10
16秒前
ll发布了新的文献求助10
16秒前
细腻烙发布了新的文献求助30
16秒前
18秒前
rover完成签到 ,获得积分10
18秒前
高分求助中
Sustainability in Tides Chemistry 2000
Bayesian Models of Cognition:Reverse Engineering the Mind 800
Essentials of thematic analysis 700
A Dissection Guide & Atlas to the Rabbit 600
Very-high-order BVD Schemes Using β-variable THINC Method 568
Mantiden: Faszinierende Lauerjäger Faszinierende Lauerjäger 500
PraxisRatgeber: Mantiden: Faszinierende Lauerjäger 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3124803
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2775148
关于积分的说明 7725553
捐赠科研通 2430633
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1291291
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 622121
版权声明 600328