論文の概要: u-net CNN based fourier ptychography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.07460v1
• Date: Mon, 16 Mar 2020 22:48:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-23 03:06:50.756340
• Title: u-net CNN based fourier ptychography
• Title（参考訳）: u-net cnnベースのフーリエptychography
• Authors: Yican Chen, Zhi Luo, Xia Wu, Huidong Yang, and Bo Huang
• Abstract要約: 本稿では,畳み込みニューラルネットワークに基づく新しい検索アルゴリズムを提案する。 実験により, システム収差下において, 再現性が向上し, より堅牢であることが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.46367622374939
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fourier ptychography is a recently explored imaging method for overcoming the diffraction limit of conventional cameras with applications in microscopy and yielding high-resolution images. In order to splice together low-resolution images taken under different illumination angles of coherent light source, an iterative phase retrieval algorithm is adopted. However, the reconstruction procedure is slow and needs a good many of overlap in the Fourier domain for the continuous recorded low-resolution images and is also worse under system aberrations such as noise or random update sequence. In this paper, we propose a new retrieval algorithm that is based on convolutional neural networks. Once well trained, our model can perform high-quality reconstruction rapidly by using the graphics processing unit. The experiments demonstrate that our model achieves better reconstruction results and is more robust under system aberrations.
• Abstract（参考訳）: Fourier ptychographyは、従来のカメラの回折限界を克服し、顕微鏡や高解像度画像に応用するための、最近の研究である。 コヒーレント光源の異なる照明角度で撮像された低解像度画像をスプライシングするために反復位相検索アルゴリズムを採用する。 しかし、再構成手順は遅く、連続した低解像度画像に対してフーリエ領域に多くの重複が必要であり、ノイズやランダム更新シーケンスなどのシステム異常の下でも悪化する。 本稿では,畳み込みニューラルネットワークに基づく新しい検索アルゴリズムを提案する。 トレーニングがうまくいけば、グラフィック処理ユニットを用いて高品質な再構築を迅速に行うことができる。 実験により,本モデルにより再現性が向上し,システム収差下ではより堅牢であることが示された。

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