論文の概要: Bayesian Inversion for Nonlinear Imaging Models using Deep Generative Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10078v1
• Date: Fri, 18 Mar 2022 17:47:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-21 15:57:03.667752
• Title: Bayesian Inversion for Nonlinear Imaging Models using Deep Generative Priors
• Title（参考訳）: 深部生成前処理を用いた非線形イメージングモデルのベイズインバージョン
• Authors: Pakshal Bohra, Thanh-an Pham, Jonathan Dong, Michael Unser
• Abstract要約: 本稿では,定量的な画像復元を適切に扱うために,拡張生成モデルの概念を導入する。 本稿では,2つの非線形画像モダリティ-位相検索と光回折トモグラフィーに応用することで,この枠組みの利点を述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.544313203472992
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most modern imaging systems involve a computational reconstruction pipeline to infer the image of interest from acquired measurements. The Bayesian reconstruction framework relies on the characterization of the posterior distribution, which depends on a model of the imaging system and prior knowledge on the image, for solving such inverse problems. Here, the choice of the prior distribution is critical for obtaining high-quality estimates. In this work, we use deep generative models to represent the prior distribution. We develop a posterior sampling scheme for the class of nonlinear inverse problems where the forward model has a neural-network-like structure. This class includes most existing imaging modalities. We introduce the notion of augmented generative models in order to suitably handle quantitative image recovery. We illustrate the advantages of our framework by applying it to two nonlinear imaging modalities-phase retrieval and optical diffraction tomography.
• Abstract（参考訳）: 現代のイメージングシステムのほとんどは、取得した測定値から興味のイメージを推測する計算再構成パイプラインを含んでいる。 ベイジアン・リコンストラクション・フレームワークは、このような逆問題を解くために、画像システムのモデルと画像に対する事前知識に依存する後方分布のキャラクタリゼーションに依存している。 ここで,事前分布の選択は,高品質な推定を得る上で重要である。 本研究では,事前分布を表現するために深層生成モデルを用いる。 本稿では,フォワードモデルがニューラルネットワークのような構造を持つ非線形逆問題に対する後続サンプリング手法を提案する。 このクラスには既存のイメージモダリティがほとんど含まれている。 本稿では,定量的な画像復元を適切に扱うために,拡張生成モデルの概念を導入する。 本稿では,2つの非線形画像モダリティ-位相検索と光回折トモグラフィーに応用することで,この枠組みの利点を述べる。

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