論文の概要: Blind hierarchical deconvolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.11391v1
• Date: Wed, 22 Jul 2020 12:54:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 22:20:48.231920
• Title: Blind hierarchical deconvolution
• Title（参考訳）: ブラインド階層的デコンボリューション
• Authors: Arttu Arjas, Lassi Roininen, Mikko J. Sillanp\"a\"a, Andreas Hauptmann
• Abstract要約: デコンボリューション(deconvolution)は、信号処理における基本的な逆問題であり、ノイズ測定から信号を取り戻すためのプロトタイプモデルである。 本稿では,正規性と未知のカーネルサイズの異なる関数の正確な再構成を可能にする,ブラインド階層的デコンボリューションの枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9817733658218057
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deconvolution is a fundamental inverse problem in signal processing and the prototypical model for recovering a signal from its noisy measurement. Nevertheless, the majority of model-based inversion techniques require knowledge on the convolution kernel to recover an accurate reconstruction and additionally prior assumptions on the regularity of the signal are needed. To overcome these limitations, we parametrise the convolution kernel and prior length-scales, which are then jointly estimated in the inversion procedure. The proposed framework of blind hierarchical deconvolution enables accurate reconstructions of functions with varying regularity and unknown kernel size and can be solved efficiently with an empirical Bayes two-step procedure, where hyperparameters are first estimated by optimisation and other unknowns then by an analytical formula.
• Abstract（参考訳）: デコンボリューション(deconvolution)は信号処理における基本的な逆問題であり、ノイズ測定から信号を取り出すための原型モデルである。 それでも、モデルベースの反転技術の大半は、正確な再構成を回復するために畳み込みカーネルの知識を必要とし、さらに信号の正則性に関する前提も必要である。 これらの制限を克服するために、畳み込みカーネルと先行長スケールをパラメットし、それを反転手順で共同で推定する。 提案するブラインド階層的デコンボリューションの枠組みは、正規性と未知のカーネルサイズによる関数の正確な再構成を可能にし、ハイパーパラメータを最適化やその他の未知数によって最初に推定した経験的ベイズ二段階法で効率的に解くことができる。

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