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Fast model-based multispectral imaging using nonnegative principal component analysis

机译：使用非负主成分分析的基于模型的快速多光谱成像

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Estimation of the spectral reflectance of a scene is a critical problem in image processing and computer vision applications. Model-based multispectral imaging, one of the spectral reflectance estimation methods, can effectively reconstruct the full spectrum using a small number of camera shots. However, it is based on iterative optimization and, thus, is computationally too intensive. In this Letter, we modify the iterative optimization problem to a closed-form problem using nonnegative principal component analysis. The proposed method can substantially reduce the computational cost while maintaining the accuracy.
机译：场景的光谱反射率的估计是图像处理和计算机视觉应用中的关键问题。基于模型的多光谱成像是光谱反射率估计方法之一，可以使用少量相机镜头有效地重建整个光谱。但是，它基于迭代优化，因此计算量很大。在这封信中，我们使用非负主成分分析将迭代优化问题修改为闭式问题。所提出的方法可以在保持精度的同时大幅降低计算成本。

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