IPLNet: a neural network for intensity-polarization imaging in low light

旋光法 光学 鬼影成像 人工神经网络 计算机科学 极化(电化学) 人工智能 物理 光强度 计算机视觉 散射 物理化学 化学
作者
Haofeng Hu,Lin Yang,Xiaobo Li,Pengfei Qi,Tiegen Liu
出处
期刊:Optics Letters [Optica Publishing Group]
卷期号:45 (22): 6162-6162 被引量:54
标识
DOI:10.1364/ol.409673
摘要

Imaging in low light is significant but challenging in many applications. Adding the polarization information into the imaging system compromises the drawbacks of the conventional intensity imaging to some extent. However, generally speaking, the qualities of intensity images and polarization images cannot be compatible due to the characteristic differences in polarimetric operators. In this Letter, we collected, to the best of our knowledge, the first polarimetric imaging dataset in low light and present a specially designed neural network to enhance the image qualities of intensity and polarization simultaneously. Both indoor and outdoor experiments demonstrate the effectiveness and superiority of this neural network-based solution, which may find important applications for object detection and vision in photon-starved environments.
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
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

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
葵葵完成签到,获得积分10
刚刚
高大莺完成签到 ,获得积分10
2秒前
zzw发布了新的文献求助20
3秒前
幸福果汁完成签到,获得积分10
4秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
4秒前
谢谢谢谢谢谢谢谢完成签到 ,获得积分10
5秒前
Akim应助biofresh采纳,获得30
5秒前
长安发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
zzw完成签到,获得积分10
12秒前
Guochunbao完成签到,获得积分10
13秒前
哈哈哈完成签到 ,获得积分10
15秒前
科研通AI5应助蒋念寒采纳,获得10
15秒前
月亮褪色了完成签到 ,获得积分20
19秒前
萱棚完成签到 ,获得积分10
19秒前
20秒前
Cao完成签到 ,获得积分10
20秒前
ENG完成签到,获得积分10
22秒前
alick完成签到,获得积分10
24秒前
刘刘完成签到,获得积分10
25秒前
Tom完成签到,获得积分10
26秒前
Villanellel发布了新的文献求助10
27秒前
程艳完成签到 ,获得积分10
28秒前
MINGHUI完成签到,获得积分10
29秒前
29秒前
子车半烟完成签到,获得积分10
29秒前
31秒前
淳于安筠完成签到,获得积分10
31秒前
雨晴完成签到,获得积分10
34秒前
jbq发布了新的文献求助10
34秒前
joshar完成签到,获得积分10
34秒前
35秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
37秒前
blueblue完成签到,获得积分10
39秒前
落后秋烟完成签到,获得积分10
41秒前
大橙子发布了新的文献求助10
42秒前
LMY完成签到 ,获得积分10
42秒前
Betty完成签到 ,获得积分10
42秒前
NexusExplorer应助jbq采纳,获得10
43秒前
渔渔完成签到 ,获得积分10
43秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 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 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038184
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575908
关于积分的说明 11373872
捐赠科研通 3305715
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892662
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022