論文の概要: Denoising Fast X-Ray Fluorescence Raster Scans of Paintings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01740v1
• Date: Fri, 3 Jun 2022 03:17:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-12 19:27:49.845131
• Title: Denoising Fast X-Ray Fluorescence Raster Scans of Paintings
• Title（参考訳）: 高速x線蛍光ラスタースキャンによる絵画の観察
• Authors: Henry Chopp, Alicia McGeachy, Matthias Alfeld, Oliver Cossairt, Marc Walton, Aggelos Katsaggelos
• Abstract要約: 本稿では,高信号対雑音比XRFボリュームを得るための新しい手法を提案する。 元素マップやXRFボリュームの品質を犠牲にすることなくスキャン時間を短縮するために,ノイズモデルを用いた辞書学習と,ノイズを復元する前のカラー画像を用いて,高速に取得したXRFデータを復元する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.355395603498598
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Macro x-ray fluorescence (XRF) imaging of cultural heritage objects, while a popular non-invasive technique for providing elemental distribution maps, is a slow acquisition process in acquiring high signal-to-noise ratio XRF volumes. Typically on the order of tenths of a second per pixel, a raster scanning probe counts the number of photons at different energies emitted by the object under x-ray illumination. In an effort to reduce the scan times without sacrificing elemental map and XRF volume quality, we propose using dictionary learning with a Poisson noise model as well as a color image-based prior to restore noisy, rapidly acquired XRF data.
• Abstract（参考訳）: 文化遺産のマクロX線蛍光画像(XRF)は, 元素分布図を提供するための非侵襲的手法として人気があるが, 高信号-雑音比XRFボリュームの取得には遅い。 通常、1ピクセルあたりの10分の1のオーダーで、ラスター走査プローブは、x線照明下で物体から放出される異なるエネルギーの光子数をカウントする。 元素マップやXRFボリュームの品質を犠牲にすることなく,スキャン時間を短縮するために,ノイズを復元する前のカラー画像とポアソンノイズモデルを用いた辞書学習を提案する。

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