論文の概要: Deep network series for large-scale high-dynamic range imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.16060v3
• Date: Wed, 27 Sep 2023 15:05:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-28 22:22:54.543777
• Title: Deep network series for large-scale high-dynamic range imaging
• Title（参考訳）: 大規模高ダイナミックレンジイメージングのためのディープネットワークシリーズ
• Authors: Amir Aghabiglou, Matthieu Terris, Adrian Jackson, Yves Wiaux
• Abstract要約: 本稿では,大規模高ダイナミックレンジイメージングのための新しい手法を提案する。 ディープニューラルネットワーク(DNN)で訓練されたエンドツーエンドは、ほぼ瞬時に線形逆イメージング問題を解くことができる。 代替のPlug-and-Playアプローチは、高ダイナミックレンジの課題に対処する上で有効であるが、高度に反復的なアルゴリズムに依存している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3759432635713895
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a new approach for large-scale high-dynamic range computational imaging. Deep Neural Networks (DNNs) trained end-to-end can solve linear inverse imaging problems almost instantaneously. While unfolded architectures provide robustness to measurement setting variations, embedding large-scale measurement operators in DNN architectures is impractical. Alternative Plug-and-Play (PnP) approaches, where the denoising DNNs are blind to the measurement setting, have proven effective to address scalability and high-dynamic range challenges, but rely on highly iterative algorithms. We propose a residual DNN series approach, also interpretable as a learned version of matching pursuit, where the reconstructed image is a sum of residual images progressively increasing the dynamic range, and estimated iteratively by DNNs taking the back-projected data residual of the previous iteration as input. We demonstrate on radio-astronomical imaging simulations that a series of only few terms provides a reconstruction quality competitive with PnP, at a fraction of the cost.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模高ダイナミックレンジ計算イメージングのための新しい手法を提案する。 deep neural networks (dnns) トレーニングされたエンドツーエンドは、ほぼ瞬時に線形逆イメージング問題を解決することができる。 展開されたアーキテクチャは設定のバリエーションに頑丈であるが、DNNアーキテクチャに大規模測定演算子を組み込むことは現実的ではない。 代替的なPlug-and-Play(PnP)アプローチでは、DNNは測定環境に不自由であり、スケーラビリティと高ダイナミックレンジの課題に対処する上で有効であるが、高い反復アルゴリズムに依存している。 そこで本研究では,dnn系列法を学習版として解釈可能な残差dnn系列法を提案する。再生画像は動的範囲を漸進的に増加させる残差画像の総和であり,dnnsは前回の残差を入力としてバックプロジェクテッドデータを用いて反復的に推定する。 我々は,PnPと競合する再構成品質を,ほんの数項のみのコストで提供することを,電波・天文学的画像シミュレーションで実証した。

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