論文の概要: Image reconstruction in light-sheet microscopy: spatially varying deconvolution and mixed noise

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.03642v1
• Date: Sun, 8 Aug 2021 14:14:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-11 06:06:27.352059
• Title: Image reconstruction in light-sheet microscopy: spatially varying deconvolution and mixed noise
• Title（参考訳）: 光シート顕微鏡による画像再構成 : 空間的変化を伴うデコンボリューションと混合雑音
• Authors: Bogdan Toader and Jerome Boulanger and Yury Korolev and Martin O. Lenz and James Manton and Carola-Bibiane Schonlieb and Leila Muresan
• Abstract要約: 光シート顕微鏡におけるデコンボリューションの問題点について検討する。 データは空間的に異なるぼかしと、ポアソンとガウスノイズの組み合わせによって破壊される。 シミュレーションと実データの両方で行った数値実験は, 他の手法と比較して, 再現性に優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1545092788508224
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study the problem of deconvolution for light-sheet microscopy, where the data is corrupted by spatially varying blur and a combination of Poisson and Gaussian noise. The spatial variation of the point spread function (PSF) of a light-sheet microscope is determined by the interaction between the excitation sheet and the detection objective PSF. First, we introduce a model of the image formation process that incorporates this interaction, therefore capturing the main characteristics of this imaging modality. Then, we formulate a variational model that accounts for the combination of Poisson and Gaussian noise through a data fidelity term consisting of the infimal convolution of the single noise fidelities, first introduced in L. Calatroni et al. "Infimal convolution of data discrepancies for mixed noise removal", SIAM Journal on Imaging Sciences 10.3 (2017), 1196-1233. We establish convergence rates in a Bregman distance under a source condition for the infimal convolution fidelity and a discrepancy principle for choosing the value of the regularisation parameter. The inverse problem is solved by applying the primal-dual hybrid gradient (PDHG) algorithm in a novel way. Finally, numerical experiments performed on both simulated and real data show superior reconstruction results in comparison with other methods.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,空間的に変化するぼやけとポアソンノイズとガウス雑音の組み合わせによりデータが劣化する光シート顕微鏡のデコンボリューション問題について検討する。 光シート顕微鏡の点拡散関数(PSF)の空間的変動は、励起シートと検出対象PSFとの相互作用によって決定される。 まず、この相互作用を組み込んだ画像形成過程のモデルを導入し、この画像モダリティの主な特徴を捉える。 次に,l. calatroni et alで最初に紹介された単一雑音フィデリティの無限畳み込みからなるデータ忠実性項を用いて,ポアソン雑音とガウス雑音の組み合わせを考慮した変分モデルを定式化する。 siam journal on imaging sciences 10.3 (2017), 1196-1233。 正規化パラメータの値を選択するための不完全な畳み込み忠実度と相違原理のソース条件の下で,ブレグマン距離の収束率を確立する。 逆問題は、原始双対ハイブリッド勾配(PDHG)アルゴリズムを新しい方法で適用することで解決される。 最後に,シミュレーションデータと実データの両方で行った数値実験により,他の手法と比較して優れた再構成結果が得られた。

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