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High-Resolution Hyperspectral Ground Mapping for Robotic Vision

机译：机器人视觉的高分辨率高光谱地面测绘

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Recently released hyperspectral cameras use large, mosaiced filter patterns to capture different ranges of the light's spectrum in each of the camera's pixels. Spectral information is sparse, as it is not fully available in each location. We propose an online method that avoids explicit demosaicing of camera images by fusing raw, unprocessed, hyperspectral camera frames inside an ego-centric ground surface map. It is represented as a multilayer heightmap data structure, whose geometry is estimated by combining a visual odometry system with either dense 3D reconstruction or 3D laser data. We use a publicly available dataset to show that our approach is capable of constructing an accurate hyperspectral representation of the surface surrounding the vehicle. We show that in many cases our approach increases spatial resolution over a demosaicing approach, while providing the same amount of spectral information.
机译：最近发布的高光谱相机使用大的马赛克滤光片图案来捕获相机每个像素中光谱的不同范围。光谱信息稀疏，因为在每个位置它都不是完全可用的。我们提出了一种在线方法，该方法通过在以自我为中心的地面地图内融合原始的，未处理的，高光谱的相机框架，从而避免了相机图像的显式去马赛克。它表示为多层高度图数据结构，其几何结构是通过将视觉里程计系统与密集3D重建或3D激光数据相结合来估算的。我们使用一个公开可用的数据集来表明我们的方法能够构造出车辆周围表面的准确高光谱表示。我们表明，在许多情况下，我们的方法比去马赛克方法提高了空间分辨率，同时提供了相同数量的光谱信息。

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