論文の概要: Differentiable Uncalibrated Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10525v3
• Date: Wed, 20 Dec 2023 06:46:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-21 22:21:03.301882
• Title: Differentiable Uncalibrated Imaging
• Title（参考訳）: 微分未校正画像
• Authors: Sidharth Gupta, Konik Kothari, Valentin Debarnot, Ivan Dokmani\'c
• Abstract要約: 本稿では,センサ位置や投影角などの測定座標の不確実性に対処する,識別可能なイメージングフレームワークを提案する。 入力座標に対して自然に微分可能な暗黙のニューラルネットワーク、別名ニューラルフィールドを適用する。 測定表現を協調的に適合させ、不確実な測定座標を最適化し、一貫したキャリブレーションを保証する画像再構成を行うため、微分性は鍵となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.67247660827913
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a differentiable imaging framework to address uncertainty in measurement coordinates such as sensor locations and projection angles. We formulate the problem as measurement interpolation at unknown nodes supervised through the forward operator. To solve it we apply implicit neural networks, also known as neural fields, which are naturally differentiable with respect to the input coordinates. We also develop differentiable spline interpolators which perform as well as neural networks, require less time to optimize and have well-understood properties. Differentiability is key as it allows us to jointly fit a measurement representation, optimize over the uncertain measurement coordinates, and perform image reconstruction which in turn ensures consistent calibration. We apply our approach to 2D and 3D computed tomography, and show that it produces improved reconstructions compared to baselines that do not account for the lack of calibration. The flexibility of the proposed framework makes it easy to extend to almost arbitrary imaging problems.
• Abstract（参考訳）: センサの位置や投影角などの測定座標の不確実性に対処するための微分可能なイメージングフレームワークを提案する。 フォワード演算子によって制御される未知ノードにおける計測補間として問題を定式化する。 これを解決するために、入力座標に対して自然に微分可能な暗黙のニューラルネットワーク、別名ニューラルフィールドを適用します。 また,ニューラルネットワークと同様に動作し,最適化に要する時間が少なく,よく理解されている特性を持つ,微分可能なスプライン補間器を開発した。 測定表現を協調的に適合させ、不確実な測定座標を最適化し、一貫したキャリブレーションを保証する画像再構成を行うため、微分性は鍵となる。 本手法を2次元および3次元CTに応用し,キャリブレーションの欠如を考慮に入れないベースラインと比較して,再現性が向上したことを示す。 提案するフレームワークの柔軟性により、ほぼ任意の画像問題への拡張が容易になる。

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