10 research outputs found
Hyperspectral Demosaicing of Snapshot Camera Images Using Deep Learning
Spectral imaging technologies have rapidly evolved during the past decades.
The recent development of single-camera-one-shot techniques for hyperspectral
imaging allows multiple spectral bands to be captured simultaneously (3x3, 4x4
or 5x5 mosaic), opening up a wide range of applications. Examples include
intraoperative imaging, agricultural field inspection and food quality
assessment. To capture images across a wide spectrum range, i.e. to achieve
high spectral resolution, the sensor design sacrifices spatial resolution. With
increasing mosaic size, this effect becomes increasingly detrimental.
Furthermore, demosaicing is challenging. Without incorporating edge, shape, and
object information during interpolation, chromatic artifacts are likely to
appear in the obtained images. Recent approaches use neural networks for
demosaicing, enabling direct information extraction from image data. However,
obtaining training data for these approaches poses a challenge as well. This
work proposes a parallel neural network based demosaicing procedure trained on
a new ground truth dataset captured in a controlled environment by a
hyperspectral snapshot camera with a 4x4 mosaic pattern. The dataset is a
combination of real captured scenes with images from publicly available data
adapted to the 4x4 mosaic pattern. To obtain real world ground-truth data, we
performed multiple camera captures with 1-pixel shifts in order to compose the
entire data cube. Experiments show that the proposed network outperforms
state-of-art networks.Comment: German Conference on Pattern Recognition (GCPR) 202
Spatial gradient consistency for unsupervised learning of hyperspectral demosaicking: Application to surgical imaging
Hyperspectral imaging has the potential to improve intraoperative decision
making if tissue characterisation is performed in real-time and with
high-resolution. Hyperspectral snapshot mosaic sensors offer a promising
approach due to their fast acquisition speed and compact size. However, a
demosaicking algorithm is required to fully recover the spatial and spectral
information of the snapshot images. Most state-of-the-art demosaicking
algorithms require ground-truth training data with paired snapshot and
high-resolution hyperspectral images, but such imagery pairs with the exact
same scene are physically impossible to acquire in intraoperative settings. In
this work, we present a fully unsupervised hyperspectral image demosaicking
algorithm which only requires exemplar snapshot images for training purposes.
We regard hyperspectral demosaicking as an ill-posed linear inverse problem
which we solve using a deep neural network. We take advantage of the spectral
correlation occurring in natural scenes to design a novel inter spectral band
regularisation term based on spatial gradient consistency. By combining our
proposed term with standard regularisation techniques and exploiting a standard
data fidelity term, we obtain an unsupervised loss function for training deep
neural networks, which allows us to achieve real-time hyperspectral image
demosaicking. Quantitative results on hyperspetral image datasets show that our
unsupervised demosaicking approach can achieve similar performance to its
supervised counter-part, and significantly outperform linear demosaicking. A
qualitative user study on real snapshot hyperspectral surgical images confirms
the results from the quantitative analysis. Our results suggest that the
proposed unsupervised algorithm can achieve promising hyperspectral
demosaicking in real-time thus advancing the suitability of the modality for
intraoperative use
Synthetic white balancing for intra-operative hyperspectral imaging
Hyperspectral imaging shows promise for surgical applications to
non-invasively provide spatially-resolved, spectral information. For
calibration purposes, a white reference image of a highly-reflective Lambertian
surface should be obtained under the same imaging conditions. Standard white
references are not sterilizable, and so are unsuitable for surgical
environments. We demonstrate the necessity for in situ white references and
address this by proposing a novel, sterile, synthetic reference construction
algorithm. The use of references obtained at different distances and lighting
conditions to the subject were examined. Spectral and color reconstructions
were compared with standard measurements qualitatively and quantitatively,
using and normalised RMSE respectively. The algorithm forms a
composite image from a video of a standard sterile ruler, whose imperfect
reflectivity is compensated for. The reference is modelled as the product of
independent spatial and spectral components, and a scalar factor accounting for
gain, exposure, and light intensity. Evaluation of synthetic references against
ideal but non-sterile references is performed using the same metrics alongside
pixel-by-pixel errors. Finally, intraoperative integration is assessed though
cadaveric experiments. Improper white balancing leads to increases in all
quantitative and qualitative errors. Synthetic references achieve median
pixel-by-pixel errors lower than 6.5% and produce similar reconstructions and
errors to an ideal reference. The algorithm integrated well into surgical
workflow, achieving median pixel-by-pixel errors of 4.77%, while maintaining
good spectral and color reconstruction.Comment: 22 pages, 10 figure
Intraoperative hyperspectral label-free imaging: from system design to first-in-patient translation.
Despite advances in intraoperative surgical imaging, reliable discrimination of critical tissue during surgery remains challenging. As a result, decisions with potentially life-changing consequences for patients are still based on the surgeon's subjective visual assessment. Hyperspectral imaging (HSI) provides a promising solution for objective intraoperative tissue characterisation, with the advantages of being non-contact, non-ionising and non-invasive. However, while its potential to aid surgical decision-making has been investigated for a range of applications, to date no real-time intraoperative HSI (iHSI) system has been presented that follows critical design considerations to ensure a satisfactory integration into the surgical workflow. By establishing functional and technical requirements of an intraoperative system for surgery, we present an iHSI system design that allows for real-time wide-field HSI and responsive surgical guidance in a highly constrained operating theatre. Two systems exploiting state-of-the-art industrial HSI cameras, respectively using linescan and snapshot imaging technology, were designed and investigated by performing assessments against established design criteria and ex vivo tissue experiments. Finally, we report the use of our real-time iHSI system in a clinical feasibility case study as part of a spinal fusion surgery. Our results demonstrate seamless integration into existing surgical workflows
Hyperspectral demosaicking and crosstalk correction using deep learning
Precision agriculture using unmanned aerial vehicles (UAVs) is gaining popularity. These UAVs provide a unique aerial perspective suitable for inspecting agricultural fields. With the use of hyperspectral cameras, complex inspection tasks are being automated. Payload constraints of UAVs require low weight and small hyperspectral cameras; however, such cameras with a multispectral color filter array suffer from crosstalk and a low spatial resolution. The research described in this paper aims to reduce crosstalk and to increase spatial resolution using convolutional neural networks. We propose a similarity maximization framework which is trained to perform end-to-end demosaicking and crosstalk-correction of a raw mosaic image. The proposed method produces a hyperspectral image cube with 16 times the spatial resolution of the original cube while retaining a median structural similarity (SSIM) index of 0.85 (compared to an SSIM of 0.55 when using bilinear interpolation). Furthermore, this paper provides insight into the beneficial effects of crosstalk for hyperspectral demosaicking and gives best practices for several architectural and hyperparameter variations as well as a theoretical reasoning behind certain observations
Análisis multidimensional de imágenes digitales
El análisis de imágenes se define como la ciencia de extracción cuantitativa de datos (numéricos, geométricos, densitométricos y espectrométricos) a partir de las mismas. Desde tiempos inmemorables el hombre ha tratado de clasificar elementos y registrar variaciones para comprender fenómenos físicos, químicos o biológicos. En particular, la biología se ha basado en la medición de las formas de los organismos y sus células para comprender los fenómenos evolutivos. Hoy en día, la morfometría nos permite establecer normas que sirven para comprender los cambios fisiológicos o patológicos observados en estas estructuras. La histología y la citología dependen del reconocimiento de las formas, donde la apreciación visual directa resulta de suma utilidad. Sin embargo, cuando debe analizarse la celularidad de un tejido o su intensidad de tinción, la observación directa carece de poder de discriminación. La histometría, en cambio, permite establecer características morfológicas de las células tales como área, perímetro, redondez, entre otras, así como determinar valores volumétricos y caracterizar parámetros de movimiento, como velocidad, dirección, aceleración de desplazamiento de células vivas o sus estructuras. Más aún, con el advenimiento de sistemas microscópicos confocales o de súper-resolución, la capacidad de medición de las estructuras resulta cada vez más precisa. En la actualidad existe una gran variedad de aplicaciones del análisis de imágenes en el campo de la medicina y la biología. El análisis de imágenes es una herramienta fundamental para dar valor agregado a las investigaciones que se realizan a nivel ultraestructural, microscópico y macroscópico, dentro de áreas tan dispersas como biología, geología, física, electrónica, etc.Facultad de Ciencias Veterinaria
Análisis multidimensional de imágenes digitales
El análisis de imágenes se define como la ciencia de extracción cuantitativa de datos (numéricos, geométricos, densitométricos y espectrométricos) a partir de las mismas. Desde tiempos inmemorables el hombre ha tratado de clasificar elementos y registrar variaciones para comprender fenómenos físicos, químicos o biológicos. En particular, la biología se ha basado en la medición de las formas de los organismos y sus células para comprender los fenómenos evolutivos. Hoy en día, la morfometría nos permite establecer normas que sirven para comprender los cambios fisiológicos o patológicos observados en estas estructuras. La histología y la citología dependen del reconocimiento de las formas, donde la apreciación visual directa resulta de suma utilidad. Sin embargo, cuando debe analizarse la celularidad de un tejido o su intensidad de tinción, la observación directa carece de poder de discriminación. La histometría, en cambio, permite establecer características morfológicas de las células tales como área, perímetro, redondez, entre otras, así como determinar valores volumétricos y caracterizar parámetros de movimiento, como velocidad, dirección, aceleración de desplazamiento de células vivas o sus estructuras. Más aún, con el advenimiento de sistemas microscópicos confocales o de súper-resolución, la capacidad de medición de las estructuras resulta cada vez más precisa. En la actualidad existe una gran variedad de aplicaciones del análisis de imágenes en el campo de la medicina y la biología. Este libro no pretende ser un compendio de información tecnológica sobre el conocimiento actual del análisis de imágenes, sino un texto dinámico, dirigido a todas aquellas personas que quieran iniciarse en este fascinante mundo imaginario. En este sentido, se sugiere al lector no leerlo como un libro de texto sino, en lo posible, tratar de encontrar en cada uno de sus párrafos sus propios ejemplos y aplicarlos en cualquier sistema microscópico o analizador de imágenes a su disposición.Fil: Portiansky, Enrique Leo. Universidad Nacional de La Plata. Facultad de Ciencias Veterinarias. Cátedra de Patología General Veterinaria; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata; Argentin
Análisis multidimensional de imágenes digitales
El análisis de imágenes se define como la ciencia de extracción cuantitativa de datos (numéricos, geométricos, densitométricos y espectrométricos) a partir de las mismas. Desde tiempos inmemorables el hombre ha tratado de clasificar elementos y registrar variaciones para comprender fenómenos físicos, químicos o biológicos. En particular, la biología se ha basado en la medición de las formas de los organismos y sus células para comprender los fenómenos evolutivos. Hoy en día, la morfometría nos permite establecer normas que sirven para comprender los cambios fisiológicos o patológicos observados en estas estructuras. La histología y la citología dependen del reconocimiento de las formas, donde la apreciación visual directa resulta de suma utilidad. Sin embargo, cuando debe analizarse la celularidad de un tejido o su intensidad de tinción, la observación directa carece de poder de discriminación. La histometría, en cambio, permite establecer características morfológicas de las células tales como área, perímetro, redondez, entre otras, así como determinar valores volumétricos y caracterizar parámetros de movimiento, como velocidad, dirección, aceleración de desplazamiento de células vivas o sus estructuras. Más aún, con el advenimiento de sistemas microscópicos confocales o de súper-resolución, la capacidad de medición de las estructuras resulta cada vez más precisa. En la actualidad existe una gran variedad de aplicaciones del análisis de imágenes en el campo de la medicina y la biología. El análisis de imágenes es una herramienta fundamental para dar valor agregado a las investigaciones que se realizan a nivel ultraestructural, microscópico y macroscópico, dentro de áreas tan dispersas como biología, geología, física, electrónica, etc.Facultad de Ciencias Veterinaria