論文の概要: Learning to do multiframe wavefront sensing unsupervisedly: applications
to blind deconvolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.01438v2
- Date: Sun, 20 Dec 2020 11:33:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-26 00:56:00.653435
- Title: Learning to do multiframe wavefront sensing unsupervisedly: applications
to blind deconvolution
- Title（参考訳）: 教師なしマルチフレーム波面センシングの学習:ブラインドデコンボリューションへの応用
- Authors: A. Asensio Ramos (IAC, ULL), N. Olspert (MPS)
- Abstract要約: 視覚障害者の深層学習システムのための教師なし学習手法を提案する。
点状や拡張対象の補正にも応用できる。
ネットワークモデルは、標準的なデコンボリューションよりも約3桁高速である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Observations from ground based telescopes are affected by the presence of the
Earth atmosphere, which severely perturbs them. The use of adaptive optics
techniques has allowed us to partly beat this limitation. However, image
selection or post-facto image reconstruction methods applied to bursts of
short-exposure images are routinely needed to reach the diffraction limit. Deep
learning has been recently proposed as an efficient way to accelerate these
image reconstructions. Currently, these deep neural networks are trained with
supervision, so that either standard deconvolution algorithms need to be
applied a-priori or complex simulations of the solar magneto-convection need to
be carried out to generate the training sets. Our aim here is to propose a
general unsupervised training scheme that allows multiframe blind deconvolution
deep learning systems to be trained simply with observations. The approach can
be applied for the correction of point-like as well as extended objects.
Leveraging the linear image formation theory and a probabilistic approach to
the blind deconvolution problem produces a physically-motivated loss function.
The optimization of this loss function allows an end-to-end training of a
machine learning model composed of three neural networks. As examples, we apply
this procedure to the deconvolution of stellar data from the FastCam instrument
and to solar extended data from the Swedish Solar Telescope. The analysis
demonstrates that the proposed neural model can be successfully trained without
supervision using observations only. It provides estimations of the
instantaneous wavefronts, from which a corrected image can be found using
standard deconvolution technniques. The network model is roughly three orders
of magnitude faster than applying standard deconvolution based on optimization
and shows potential to be used on real-time at the telescope.
- Abstract（参考訳）: 地上の望遠鏡からの観測は、地球大気の存在によって影響を受け、それらがひどく乱れてしまう。
適応光学技術を用いることで、この制限を部分的に打ち負かすことができる。
しかし, 回折限界に達するには, 短い露光画像のバーストに適用した画像選択法やポストファクト画像再構成法が必要となる。
近年,画像再構成の高速化手法としてディープラーニングが提案されている。
現在、これらの深層ニューラルネットワークは、監視によって訓練されているため、標準的なデコンボリューションアルゴリズムを適用するか、トレーニングセットを生成するために太陽磁気対流の複雑なシミュレーションを行う必要がある。
本研究の目的は,マルチフレームブラインドデコンボリューション深層学習システムを単に観察によって訓練できる汎用的な教師なし学習方式を提案することである。
アプローチは、拡張対象と同様に点のような補正にも適用できる。
線形像形成理論とブラインドデコンボリューション問題に対する確率論的アプローチを活用すれば、身体的モチベーション損失関数が得られる。
この損失関数の最適化は、3つのニューラルネットワークからなる機械学習モデルのエンドツーエンドトレーニングを可能にする。
例として、この手順を、FastCam機器からの恒星データのデコンボリューションと、スウェーデンの太陽望遠鏡からの太陽拡張データに適用する。
解析の結果,提案するニューラルモデルは,観察のみを用いて監視することなく,効果的に訓練できることが示された。
これは、修正された画像を標準のデコンボリューション技術を用いて見つけることができる瞬時波面の推定を提供する。
ネットワークモデルは最適化に基づく標準デコンボリューションの適用よりも約3桁高速であり、望遠鏡でのリアルタイム使用の可能性を示している。
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