26.06.2017
News

EMVA Young Professional Award 2017 geht an Boaz Arad

Er siegt mit dem Thema “Sparse Recovery of Hyperspectral Signal from Natural RGB Images”

  • YPA 2017 Sieger Boaz Arad rechts, mit EMVA President Jochem HerrmannYPA 2017 Sieger Boaz Arad rechts, mit EMVA President Jochem Herrmann

Der EMVA Young Professional Award 2017 geht an Boaz Arad für seine Arbeit “Sparse Recovery of Hyperspectral Signal from Natural RGB Images”. Der 32 jährige Arad erhielt seinen Bachelor of Science (B.Sc.) in Informatik 2012 von der Ben-Gurion University of the Negev (BGU). Auf dem beschleunigten Weg zu einem Doktortitel am BGU Interdisciplinary Computational Vision Laboratory (ICVL) erhielt er 2014 seinen Mastertitel (M.Sc.) und hofft im Jahr 2018 seine Promotion abzuschließen. Zusätzlich zu seinem Studium ist Boaz derzeit als CTO des Startup-Unternehmens "HC-Vision" tätig.

Sparse Recovery of Hyperspectral Signal from Natural RGB Images

Hyperspektrale (HS) Imaging-Systeme sind in der Lage,  die komplette Spektralsignatur zu erfassen, die von jedem Punkt einer Szene reflektiert wird. Dadurch entsteht ein viel detaillierteres Spektralbild, als dies mit Hilfe von RGB-Kameras möglich ist. Bis vor kurzem haben sich wissenschaftliche und industrielle Anwendungen, die auf hyperspektrale Bildinformationen angewiesen sind fast ausschließlich auf die schon bekannte Technologie der hyperspektralen Scanningsysteme verlassen. Diese Systeme sind jedoch teuer, unhandlich und benötigen oftmals bis zu einer Minute für die vollständige Aufnahme einer Szene. Diese  Systeme durch kostengünstige, kompakte und schnelle RGB-Kameras zu ersetzen würde in vielen Anwendungsgebieten spannende neue Möglichkeiten eröffnen.
Die preisgekrönte Arbeit beschreibt die Wiederherstellung von 31-Kanal-Hyperspektralinformationen aus 3-Kanal-RGB-Bildern natürlicher Szenen. Trotz der extremen Reduktion der Dimensionalität von 31:3 bei der Projektion von hyperspektralen Informationen zu RGB erlaubt das vorgestellte Verfahren bei einer Vielzahl von Szenen die Hyperspektraldaten mit einer  Genauigkeit von 90-95 Prozent aus den RGB-Daten zu gewinnen. 
Der Ansatz liefert nicht nur State-of-the-art Resultate, sondern ermöglicht auch vergleichbare Ergebnisse zu bekannten Methoden, die auf hybridem HS/RGB Input beruhen oder übertrifft diese sogar trotz des erheblichen Informationsnachteils.
Diese aufgeführten Erfolge wurden ermöglicht mittels einer Datenbank von Hyperspektralbildern natürlicher Szenen.

Die Datenbank, erarbeitet während der  der letzten vier Studienjahre von Boaz  Arad,  beinhaltet über 200 räumlich und spektral hoch aufgelöste hyperspektrale Bilder natürlicher Szenen und stellt damit die derzeit größte, vielfältigste und hoch auflösendste Sammlung von hyperspektralen Naturbildern dar.

EMVA Young Professional Award Teil der EMVA Business Conference

Der EMVA Young Professional Award ist ein jährlich ausgelobter Preis, der die außergewöhnliche und innovative Arbeit Studierender oder Berufseinsteiger in der Bildverarbeitung honoriert. Ziel der European Machine Vision Association (EMVA) ist es, Innovation in der Bildverarbeitung weiter zu fördern, einen Beitrag zum wichtigen Aspekt der Ausbildung in der Bildverarbeitungsdisziplin zu leisten, sowie eine Brücke zwischen Forschung und Industrie zu bilden. Mit dem Preis möchte die EMVA speziell Studenten/Studentinnen dazu ermuntern, sich auf die technischen Herausforderungen der industriellen Bildverarbeitung zu fokussieren und die neuesten Forschungsergebnisse der Bildverarbeitung auf die praktischen Erfordernisse in der Industrie anzuwenden. Der Preisträger wurde am 24. Juni im Rahmen der 15. EMVA Business Conference in Prag/Tschechische Republik bekanntgegeben und bekam dort die Gelegenheit, den Konferenzteilnehmern seine Arbeit vorzustellen.

Das genaue Datum der 16. EMVA Business Conference in Dubrovnik/Kroatien wird in Kürze bekanntgegeben. 

Kontaktieren

European Machine Vision Association (EMVA)
Gran Via de Carles III, 84 (3rd floor)
08028 Barcelona
Spain
Telefon: +34 931 807060
Telefax: +34 931 807060

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