Non-serial Quantization-aware Deep Optics for Snapshot Hyperspectral Imaging

高光谱成像 快照(计算机存储) 计算机科学 人工智能 量化(信号处理) 计算机视觉 模式识别(心理学) 光学 物理 操作系统
作者
Lizhi Wang,Lingen Li,Weitao Song,Lei Zhang,Zhiwei Xiong,Hua Huang
出处
期刊:IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence [IEEE Computer Society]
卷期号:46 (11): 6993-7010
标识
DOI:10.1109/tpami.2024.3425512
摘要

Deep optics has been endeavoring to capture hyperspectral images of dynamic scenes, where the optical encoder plays an essential role in deciding the imaging performance. Our key insight is that the optical encoder of a deep optics system is expected to keep fabrication-friendliness and decoder-friendliness, to be faithfully realized in the implementation phase and fully interacted with the decoder in the design phase, respectively. In this paper, we propose the non-serial quantization-aware deep optics (NSQDO), which consists of the fabrication-friendly quantization-aware model (QAM) and the decoder-friendly non-serial manner (NSM). The QAM integrates the quantization process into the optimization and adaptively adjusts the physical height of each quantization level, reducing the deviation of the physical encoder from the numerical simulation through the awareness of and adaptation to the quantization operation of the DOE physical structure. The NSM bridges the encoder and the decoder with full interaction through bidirectional hint connections and flexibilize the connections with a gating mechanism, boosting the power of joint optimization in deep optics. The proposed NSQDO improves the fabrication-friendliness and decoder-friendliness of the encoder and develops the deep optics framework to be more practical and powerful. Extensive synthetic simulation and real hardware experiments demonstrate the superior performance of the proposed method.

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