論文の概要: Spatial-temporal switching estimators for imaging locally concentrated dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.10167v1
• Date: Fri, 19 Feb 2021 21:36:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-24 17:14:24.380893
• Title: Spatial-temporal switching estimators for imaging locally concentrated dynamics
• Title（参考訳）: 局所集中力学イメージングのための時空間スイッチング推定器
• Authors: Parisa Karimi, Mark Butala, Zhizhen Zhao, Farzad Kamalabadi
• Abstract要約: スイッチング線形力学系(SLDS)はそのような問題に対処するための自然なモデルである。 高パラメータ空間次元のため、基礎状態の効率的かつ正確な回復は困難である。 本稿では、動的進化が分離された局所集中型動的作用素の集合として適切にモデル化できる一般的なケースに焦点を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.73097340265486
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The evolution of images with physics-based dynamics is often spatially localized and nonlinear. A switching linear dynamic system (SLDS) is a natural model under which to pose such problems when the system's evolution randomly switches over the observation interval. Because of the high parameter space dimensionality, efficient and accurate recovery of the underlying state is challenging. The work presented in this paper focuses on the common cases where the dynamic evolution may be adequately modeled as a collection of decoupled, locally concentrated dynamic operators. Patch-based hybrid estimators are proposed for real-time reconstruction of images from noisy measurements given perfect or partial information about the underlying system dynamics. Numerical results demonstrate the effectiveness of the proposed approach for denoising in a realistic data-driven simulation of remotely sensed cloud dynamics.
• Abstract（参考訳）: 物理に基づくダイナミクスによる画像の進化は、しばしば空間的局所化され非線形である。 スイッチングリニアダイナミクスシステム(SLDS)は、システムの進化が観察間隔をランダムに切り替えたときにそのような問題を引き起こすための自然なモデルです。 高パラメータ空間次元のため、基礎状態の効率的かつ正確な回復は困難である。 本論文では、動的進化が分離された局所集中型動的作用素の集合として適切にモデル化できる一般的なケースに焦点を当てる。 システム力学の完全あるいは部分的な情報を得た雑音測定から, 画像のリアルタイム再構成を行うために, パッチベースハイブリッド推定器を提案する。 数値実験により,リモートセンシングクラウドダイナミクスの現実的なデータ駆動シミュレーションにおいて,提案手法の有効性が示された。

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