論文の概要: Compressive Ptychography using Deep Image and Generative Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02397v1
• Date: Thu, 5 May 2022 02:18:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-07 05:08:30.817224
• Title: Compressive Ptychography using Deep Image and Generative Priors
• Title（参考訳）: 深部画像と生成前兆を用いた圧縮的ptychography
• Authors: Semih Barutcu, Do\u{g}a G\"ursoy, Aggelos K. Katsaggelos
• Abstract要約: Ptychographyは、ナノメートルスケールでサンプルの非侵襲的なイメージングを可能にする、よく確立されたコヒーレント回折イメージング技術である。 Ptychographyの最大の制限は、サンプルの機械的スキャンによる長いデータ取得時間である。 本稿では,深部画像先行と深部画像先行とを組み合わせた生成モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.658250977094562
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Ptychography is a well-established coherent diffraction imaging technique that enables non-invasive imaging of samples at a nanometer scale. It has been extensively used in various areas such as the defense industry or materials science. One major limitation of ptychography is the long data acquisition time due to mechanical scanning of the sample; therefore, approaches to reduce the scan points are highly desired. However, reconstructions with less number of scan points lead to imaging artifacts and significant distortions, hindering a quantitative evaluation of the results. To address this bottleneck, we propose a generative model combining deep image priors with deep generative priors. The self-training approach optimizes the deep generative neural network to create a solution for a given dataset. We complement our approach with a prior acquired from a previously trained discriminator network to avoid a possible divergence from the desired output caused by the noise in the measurements. We also suggest using the total variation as a complementary before combat artifacts due to measurement noise. We analyze our approach with numerical experiments through different probe overlap percentages and varying noise levels. We also demonstrate improved reconstruction accuracy compared to the state-of-the-art method and discuss the advantages and disadvantages of our approach.
• Abstract（参考訳）: Ptychographyは、ナノスケールでサンプルの非侵襲的なイメージングを可能にする、確立されたコヒーレント回折イメージング技術である。 防衛産業や材料科学など、様々な分野で広く使用されている。 Ptychographyの最大の制限は、サンプルの機械的スキャンによる長いデータ取得時間であり、スキャンポイントを減らすアプローチが望まれている。 しかし、スキャンポイントの少ない再構成は画像のアーティファクトと大きな歪みをもたらし、結果の定量的評価を妨げている。 そこで本稿では,このボトルネックに対処するために,深部画像優先と深部生成優先を組み合わせた生成モデルを提案する。 自己学習アプローチは、ディープジェネレーティブニューラルネットワークを最適化して、所定のデータセットのソリューションを作成する。 本手法は,予め訓練した判別器ネットワークから事前取得した手法で補完し,測定結果のノイズによる所望の出力からの逸脱を回避する。 また,測定ノイズによる戦闘アーティファクトの補足として総変動を用いることも提案する。 我々は,異なるプローブ重複率と異なる雑音レベルを用いて数値解析を行った。 また,最先端手法と比較して再構築精度を向上し,提案手法の利点と欠点について考察した。

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