Hyperspectral Recovery from RGB Images using Gaussian Processes

高光谱成像 人工智能 RGB颜色模型 高斯过程 计算机科学 模式识别(心理学) 计算机视觉 高斯分布 混合模型 数学 量子力学 物理
作者
Naveed Akhtar,Ajmal Mian
出处
期刊:IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence [IEEE Computer Society]
卷期号:42 (1): 100-113 被引量:91
标识
DOI:10.1109/tpami.2018.2873729
摘要

We propose to recover spectral details from RGB images of known spectral quantization by modeling natural spectra under Gaussian Processes and combining them with the RGB images. Our technique exploits Process Kernels to model the relative smoothness of reflectance spectra, and encourages non-negativity in the resulting signals for better estimation of the reflectance values. The Gaussian Processes are inferred in sets using clusters of spatio-spectrally correlated hyperspectral training patches. Each set is transformed to match the spectral quantization of the test RGB image. We extract overlapping patches from the RGB image and match them to the hyperspectral training patches by spectrally transforming the latter. The RGB patches are encoded over the transformed Gaussian Processes related to those hyperspectral patches and the resulting image is constructed by combining the codes with the original processes. Our approach infers the desired Gaussian Processes under a fully Bayesian model inspired by Beta-Bernoulli Process, for which we also present the inference procedure. A thorough evaluation using three hyperspectral datasets demonstrates the effective extraction of spectral details from RGB images by the proposed technique.
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