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J-GLOBAL ID:202202212779622798   整理番号:22A0704229

メタ表面ディフューザと深層学習に基づくマルチスペクトル散乱イメージング【JST・京大機械翻訳】

Multispectral Scattering Imaging Based on Metasurface Diffuser and Deep Learning
著者 (14件):
資料名:
巻: 16  号:ページ: e2100469  発行年: 2022年 
JST資料番号: W1880A  ISSN: 1862-6254  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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マルチスペクトルイメージングは,豊富なスペクトルと空間情報を記録するので,生物医学イメージングからリモートセンシングへの応用において本質的な役割を果たす。それにもかかわらず,従来のマルチスペクトルイメージングシステムは,一般的に複雑な光学系とスペクトル,空間,および時間分解能の間の妥協に悩まされる。マルチスペクトル散乱イメージングは,前述のボトルネックを解決するための簡単なセットアップとユニークな方法論により,最近かなりの注目を集めている。ここでは,メタ表面ディフューザと深層学習に基づくマルチスペクトル散乱イメージングを提案した。メタ表面ディフューザの波面の事前知識は,従来の散乱媒体に必要な時間消費特性を避け,十分に訓練された深層学習アルゴリズムは実時間画像再構成を実現できる。これらの利点により,この方法はメタ表面応用とマルチスペクトルイメージングの開発を推進できる。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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図形・画像処理一般 

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