Fugu-MT 論文翻訳(概要): Super-resolution Optical Fluctuation Imaging -- fundamental estimation theory perspective

論文の概要: Super-resolution Optical Fluctuation Imaging -- fundamental estimation theory perspective

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.01850v3
Date: Mon, 7 Jun 2021 17:46:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-03 22:56:08.328302
Title: Super-resolution Optical Fluctuation Imaging -- fundamental estimation theory perspective
Title（参考訳）: 超解像光揺らぎイメージング --基本推定理論の展望-
Authors: Stanislaw Kurdzialek and Rafal Demkowicz-Dobrzanski
Abstract要約: レイリー限界に打ち勝つために、光源の光度時間変動を利用する超高分解能イメージング技術の定量的解析を行う。我々は、累積的画像処理技術に焦点をあてて、最先端の手法の性能を微調整し、ベンチマークする。
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: We provide a quantitative analysis of super-resolution imaging techniques which exploit temporal fluctuations of luminosity of the sources in order to beat the Rayleigh limit. We define an operationally justified resolution gain figure of merit, that allows us to connect the estimation theory concepts with the ones typically used in the imaging community, and derive fundamental resolution limits that scale at most as the fourth-root of the mean luminosity of the sources. We fine-tune and benchmark the performance of state-of-the-art methods, focusing on the cumulant-based image processing techniques (known under the common acronym SOFI), taking into account the impact of limited photon number and sampling time.
Abstract（参考訳）: レイリー限界を破るために光源の輝度の時間的ゆらぎを利用する超解像度イメージング技術の定量的解析を提供する。我々は、画像コミュニティで一般的に使われているものと推定理論の概念を結びつけることを可能にし、光源の平均輝度の4番目の根源としてスケールする基本分解能限界を導出する、運用上正当化された分解能ゲイン図を定義する。我々は, 限界光子数とサンプリング時間の影響を考慮した累積画像処理技術(soffi)に着目し, 最先端手法の性能を微調整し, ベンチマークを行った。

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