Foundational - machine vision algorithms

 2024-07-23 14:20:55

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López O, Ernce A, Ouyang B, Malkiel E, Gong C, Twardowski M. Advancements in Remote Compressive Hyperspectral Imaging: Adaptive Sampling with Low-Rank Tensor Image Reconstruction. Electronics. 2024; 13(14):2698. https://doi.org/10.3390/electronics13142698

Auf der Registerkarte Update können Sie ein Firmware- und WebUI-Update auf Ihrer Kamera installieren. Laden Sie die neueste Firmware-Version für Ihr Kameramodell herunter, entpacken Sie die Datei *.pkg und laden Sie sie über das Kameratool hoch:

López, O.; Ernce, A.; Ouyang, B.; Malkiel, E.; Gong, C.; Twardowski, M. Advancements in Remote Compressive Hyperspectral Imaging: Adaptive Sampling with Low-Rank Tensor Image Reconstruction. Electronics 2024, 13, 2698. https://doi.org/10.3390/electronics13142698

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Wenn Sie das INSTAR Camera Tool starten, sucht es automatisch nach INSTAR IP-Kameras in Ihrem lokalen Netzwerk. Sie können auf die Schaltfläche Suchen klicken, um eine weitere Suche zu starten. Oder aktivieren Sie die Automatische Suche, damit das Tool in einem bestimmten Intervall nach neuen Kameras sucht:

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López, Oscar, Alexa Ernce, Bing Ouyang, Ed Malkiel, Cuiling Gong, and Mike Twardowski. 2024. "Advancements in Remote Compressive Hyperspectral Imaging: Adaptive Sampling with Low-Rank Tensor Image Reconstruction" Electronics 13, no. 14: 2698. https://doi.org/10.3390/electronics13142698

Abstract: We advanced the practical development of compressive hyperspectral cameras for remote sensing scenarios with a design that simultaneously compresses and captures high-quality spectral information of a scene via configurable measurements. We built a prototype imaging system that is compatible with light-modulation devices that encode the incoming spectrum. The sensing approach enables a substantial reduction in the volume of data collected and transmitted, facilitating large-scale remote hyperspectral imaging. A main advantage of our sensing design is that it allows for adaptive sampling. When prior information of a survey region is available or gained, the modulation patterns can be re-programmed to efficiently sample and detect desired endmembers. Given target spectral signatures, we propose an optimization scheme that guides the encoding process. The approach severely reduces the number of required sampling patterns, with the ability to achieve image segmentation and correct distortions. Additionally, to decode the modulated data, we considered a novel reconstruction algorithm suited for large-scale images. The computational methodology leverages the multidimensional structure and redundant representation of hyperspectral images via the canonical polyadic decomposition of multiway arrays. Under realistic remote sensing scenarios, we demonstrated the efficiency of our approach with several data sets collected by our prototype camera and reconstructed by our low-rank tensor decoder. Keywords: hyperspectral imaging; compressive sensing; remote sensing; digital micromirror devices; adaptive sampling; tensors; canonical polyadic decomposition

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Feature papers are submitted upon individual invitation or recommendation by the scientific editors and must receive positive feedback from the reviewers.

Klicken Sie auf die Drei-Punkte-Schaltfläche neben dem Namen Ihrer Kamera, um Ihre Kamera umzubenennen oder neuzustarten. Oder um eine Desktop-Verknüpfung zu erstellen, um die WebUI Ihrer Kamera in Ihrem Webbrowser zu starten:

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Wir zeigen in diesem Video wie Sie Ihrer INSTAR Kamera in Ihrem Netzwerk einen Namen vergeben können wie z.B. eingang.cam. So können Sie dann im Webbrowser, anstatt der IP Adresse den Namen eingeben und gelangen so auf Ihre Kamera.

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Wenn die Schaltfläche mit einem Refresh-Symbol angezeigt wird, können Sie ein Firmware-Update für die ausgewählte Kamera durchführen:

Feature papers represent the most advanced research with significant potential for high impact in the field. A Feature Paper should be a substantial original Article that involves several techniques or approaches, provides an outlook for future research directions and describes possible research applications.

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Editor’s Choice articles are based on recommendations by the scientific editors of MDPI journals from around the world. Editors select a small number of articles recently published in the journal that they believe will be particularly interesting to readers, or important in the respective research area. The aim is to provide a snapshot of some of the most exciting work published in the various research areas of the journal.

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