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1. (WO2017066825) SPECTRAL RECONSTRUCTION
Latest bibliographic data on file with the International Bureau   

Pub. No.:    WO/2017/066825    International Application No.:    PCT/AU2016/050936
Publication Date: 27.04.2017 International Filing Date: 06.10.2016
IPC:
G01J 3/28 (2006.01)
Applicants: NATIONAL ICT AUSTRALIA LIMITED [AU/AU]; Level 5, 13 Garden Street Eveleigh, New South Wales 2015 (AU)
Inventors: ROBLES-KELLY, Antonio; (AU)
Agent: FB RICE; Level 23, 44 Market St Sydney, New South Wales 2000 (AU)
Priority Data:
2015904288 19.10.2015 AU
Title (EN) SPECTRAL RECONSTRUCTION
(FR) RECONSTRUCTION SPECTRALE
Abstract: front page image
(EN)This disclosure relates to processing colour images to reconstruct hyperspectral images from the colour images. An image processor determines an output hyperspectral image by determining for each point of the output hyperspectral image a combination of multiple hyperspectral prototype components to correspond the output hyperspectral image to the input image. Each of the multiple hyperspectral prototype components comprises multiple component values associated with respective wavelengths and each of the multiple component values is based on multiple points of training image data associated with the wavelength of that component value. Since the component values are based on multiple points of the training image, relationships between points in the training image, such as texture, can be used to reconstruct the hyperspectral image data, which leads to a more robust and more accurate reconstruction.
(FR)La présente invention concerne le traitement d'images en couleur pour reconstruire des images hyperspectrales à partir des images en couleur. Un processeur d'image détermine une image hyperspectrale de sortie par détermination, pour chaque point de l’image hyperspectrale de sortie, d’une combinaison de composantes de prototype hyperspectral multiples pour faire correspondre l’image hyperspectrale de sortie à l'image d'entrée. Chacune de la pluralité de composantes de prototype hyperspectrales comprend des valeurs de composante multiples associées à des longueurs d'onde respectives et chacune des valeurs de composante multiples est basée sur des points multiples de données d'image d'apprentissage associées à la longueur d'onde de la valeur de composante en question. Étant donné que les valeurs de composante sont basées sur des points multiples de l'image d'apprentissage, les relations entre les points dans l'image d'apprentissage, telles que la texture, peuvent être utilisées pour reconstruire les données d’image hyperspectrale, ce qui conduit à une reconstruction plus robuste et plus précise.
Designated States: AE, AG, AL, AM, AO, AT, AU, AZ, BA, BB, BG, BH, BN, BR, BW, BY, BZ, CA, CH, CL, CN, CO, CR, CU, CZ, DE, DJ, DK, DM, DO, DZ, EC, EE, EG, ES, FI, GB, GD, GE, GH, GM, GT, HN, HR, HU, ID, IL, IN, IR, IS, JP, KE, KG, KN, KP, KR, KW, KZ, LA, LC, LK, LR, LS, LU, LY, MA, MD, ME, MG, MK, MN, MW, MX, MY, MZ, NA, NG, NI, NO, NZ, OM, PA, PE, PG, PH, PL, PT, QA, RO, RS, RU, RW, SA, SC, SD, SE, SG, SK, SL, SM, ST, SV, SY, TH, TJ, TM, TN, TR, TT, TZ, UA, UG, US, UZ, VC, VN, ZA, ZM, ZW.
African Regional Intellectual Property Organization (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
Eurasian Patent Organization (AM, AZ, BY, KG, KZ, RU, TJ, TM)
European Patent Office (AL, AT, BE, BG, CH, CY, CZ, DE, DK, EE, ES, FI, FR, GB, GR, HR, HU, IE, IS, IT, LT, LU, LV, MC, MK, MT, NL, NO, PL, PT, RO, RS, SE, SI, SK, SM, TR)
African Intellectual Property Organization (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG).
Publication Language: English (EN)
Filing Language: English (EN)