論文の概要: When deep denoising meets iterative phase retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.01792v1
• Date: Tue, 3 Mar 2020 21:00:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 23:28:54.087669
• Title: When deep denoising meets iterative phase retrieval
• Title（参考訳）: Deep denoisingが反復位相検索に合うとき
• Authors: Yaotian Wang, Xiaohang Sun and Jason W. Fleischer
• Abstract要約: 従来の位相の検索アルゴリズムはノイズが存在する場合に苦しむが、クリーンなデータを与えると世界収束を示す。 ここでは,位相探索からの反復的手法とディープデノイザからの画像統計とを,正規化によるデノジングにより組み合わせる。 得られた手法は各手法の利点を継承し、他のノイズロス位相探索アルゴリズムより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.639904484784126
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recovering a signal from its Fourier intensity underlies many important applications, including lensless imaging and imaging through scattering media. Conventional algorithms for retrieving the phase suffer when noise is present but display global convergence when given clean data. Neural networks have been used to improve algorithm robustness, but efforts to date are sensitive to initial conditions and give inconsistent performance. Here, we combine iterative methods from phase retrieval with image statistics from deep denoisers, via regularization-by-denoising. The resulting methods inherit the advantages of each approach and outperform other noise-robust phase retrieval algorithms. Our work paves the way for hybrid imaging methods that integrate machine-learned constraints in conventional algorithms.
• Abstract（参考訳）: フーリエ強度からの信号の回収は、レンズレスイメージングや散乱媒体によるイメージングなど、多くの重要な応用の基盤となっている。 従来の位相の検索アルゴリズムはノイズが存在する場合に苦しむが、クリーンなデータを与えると世界収束を示す。 ニューラルネットワークはアルゴリズムの堅牢性を改善するために使われてきたが、現在までの努力は初期条件に敏感であり、一貫性のない性能を与える。 本稿では,位相検索からの反復的手法と深いデノイザからの画像統計を,正則化とデノイジングで組み合わせる。 その結果、各手法の利点を継承し、他のノイズロバスト位相検索アルゴリズムを上回った。 本研究は,従来のアルゴリズムに機械学習制約を組み込んだハイブリッドイメージング手法を提案する。

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