論文の概要: Sequential image recovery using joint hierarchical Bayesian learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.12745v1
• Date: Sat, 25 Jun 2022 22:31:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-28 17:22:53.662640
• Title: Sequential image recovery using joint hierarchical Bayesian learning
• Title（参考訳）: 階層型ベイズ学習を用いた逐次画像復元
• Authors: Yao Xiao and Jan Glaubitz
• Abstract要約: 本稿では,階層型ベイズ学習に基づく連続画像の連成復元手法を提案する。 本手法は,他の画像から「ボーリング」することで,各画像の欠落情報を復元する。 いくつかの予備的な結果は、シーケンシャルデブロアリングと磁気共鳴イメージングにその可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.881629943427059
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recovering temporal image sequences (videos) based on indirect, noisy, or incomplete data is an essential yet challenging task. We specifically consider the case where each data set is missing vital information, which prevents the accurate recovery of the individual images. Although some recent (variational) methods have demonstrated high-resolution image recovery based on jointly recovering sequential images, there remain robustness issues due to parameter tuning and restrictions on the type of the sequential images. Here, we present a method based on hierarchical Bayesian learning for the joint recovery of sequential images that incorporates prior intra- and inter-image information. Our method restores the missing information in each image by "borrowing" it from the other images. As a result, \emph{all} of the individual reconstructions yield improved accuracy. Our method can be used for various data acquisitions and allows for uncertainty quantification. Some preliminary results indicate its potential use for sequential deblurring and magnetic resonance imaging.
• Abstract（参考訳）: 間接的、ノイズ、あるいは不完全なデータに基づく時間的画像シーケンス(ビデオ)の復元は不可欠だが難しい作業である。 具体的には,各データセットに致命的な情報が欠落している場合について考察し,個々の画像の正確な復元を防止する。 最近の(変分法)手法では、連続画像の連立復元に基づく高分解能画像復元が実証されているが、パラメータチューニングやシーケンシャル画像の種類制限による堅牢性の問題が残っている。 本稿では,事前画像情報と画像間情報を組み合わせた逐次画像の同時復元のための階層ベイズ学習に基づく手法を提案する。 本手法は,他の画像から「ボーリング」することで,各画像の欠落情報を復元する。 その結果、個々の再構成のemph{all} により精度が向上した。 本手法は様々なデータ取得に利用でき,不確実性定量化が可能となる。 いくつかの予備的な結果は、シーケンシャルデブロアリングと磁気共鳴イメージングにその可能性を示している。

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