Broadband Hyperspectral Phase Retrieval From Noisy Data

Tutkimustuotos: Conference contributionScientificvertaisarvioitu

1 Lataukset (Pure)

Abstrakti

Hyperspectral (HS) imaging retrieves information from data obtained across a wide spectral range of spectral channels. The object to reconstruct is a 3D cube, where two coordinates are spatial and third one is spectral. We assume that this cube is complex-valued, i.e. characterized spatially frequency varying amplitude and phase. The observations are squared magnitudes measured as intensities summarized over spectrum. The HS phase retrieval problem is formulated as a reconstruction of the HS complex-valued object cube from Gaussian noisy intensity observations. The derived iterative algorithm includes the original proximal spectral analysis operator and the sparsity modeling for complex-valued 3D cubes. The efficiency of the algorithm is confirmed by simulation tests.
AlkuperäiskieliEnglanti
Otsikko2020 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
KustantajaIEEE
Sivut3154-3158
Sivumäärä5
ISBN (elektroninen)978-1-7281-6395-6
DOI - pysyväislinkit
TilaJulkaistu - syysk. 2020
OKM-julkaisutyyppiA4 Artikkeli konferenssijulkaisussa
TapahtumaIEEE International Conference on Image Processing - United Arab Emirates, Abu Dhabi, Yhdistyneet arabiemiirikunnat
Kesto: 25 lokak. 202028 lokak. 2020
https://2020.ieeeicip.org

Julkaisusarja

NimiProceedings - International Conference on Image Processing, ICIP
Vuosikerta2020-October
ISSN (painettu)1522-4880

Conference

ConferenceIEEE International Conference on Image Processing
LyhennettäICIP 2020
Maa/AlueYhdistyneet arabiemiirikunnat
KaupunkiAbu Dhabi
Ajanjakso25/10/2028/10/20
www-osoite

Julkaisufoorumi-taso

  • Jufo-taso 1

Sormenjälki

Sukella tutkimusaiheisiin 'Broadband Hyperspectral Phase Retrieval From Noisy Data'. Ne muodostavat yhdessä ainutlaatuisen sormenjäljen.

Siteeraa tätä