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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映射

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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 multi-layer 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型玫瑰滤波器图案，在每个相机的像素中捕获光的光谱的不同范围。光谱信息稀疏，因为它在每个位置不完全可用。我们提出了一种在线方法，通过融合原始，未加工的高光谱相机框架，避免了对相机图像的显式去脱模，以便在以自我为中心的地面图。它表示为多层高度图数据结构，其几何形状通过与密集的3D重构或3D激光数据组合而估计。我们使用公开可用的数据集显示我们的方法能够构建车辆周围的表面的精确高光谱表示。我们表明，在许多情况下，我们的方法通过去马赛克方法来提高空间分辨率，同时提供相同数量的光谱信息。

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