論文の概要: Towards A Most Probable Recovery in Optical Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.03235v1
• Date: Tue, 6 Dec 2022 18:57:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 15:46:43.745633
• Title: Towards A Most Probable Recovery in Optical Imaging
• Title（参考訳）: 光イメージングにおける最も可能性の高い回復に向けて
• Authors: Nadav Torem and Roi Ronen and Yoav Y. Schechner and Michael Elad
• Abstract要約: 位相回復やポアソン(光子)脱ノイズなど,光学画像の基本的な課題に取り組む。 我々は、画像オブジェクトの明示的な回復ではなく、事前の時間的勾配の近似として、ディープニューラルネットワークを活用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.467188665404727
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Light is a complex-valued field. The intensity and phase of the field are affected by imaged objects. However, imaging sensors measure only real-valued non-negative intensities. This results in a nonlinear relation between the measurements and the unknown imaged objects. Moreover, the sensor readouts are corrupted by Poissonian-distributed photon noise. In this work, we seek the most probable object (or clear image), given noisy measurements, that is, maximizing the a-posteriori probability of the sought variables. Hence, we generalize annealed Langevin dynamics, tackling fundamental challenges in optical imaging, including phase recovery and Poisson (photon) denoising. We leverage deep neural networks, not for explicit recovery of the imaged object, but as an approximate gradient for a prior term. We show results on empirical data, acquired by a real experiment. We further show results of simulations.
• Abstract（参考訳）: 光は複雑な値のフィールドです。 フィールドの強度と位相は、イメージされたオブジェクトによって影響を受ける。 しかし、撮像センサは実数値非負の強度のみを測定する。 これにより、測定値と未知の撮像対象との非線形関係が生まれる。 さらに、ポアソニアン分布光子ノイズによりセンサの読み出しが破損する。 本研究では,変数のa-posteriori確率を最大化するノイズ測定を行い,最も可能性の高い物体(またはクリア画像)を求める。 したがって、アニールしたランゲヴィンダイナミクスを一般化し、位相回復やポアソン(光子)脱ノイズを含む光学画像の基本課題に取り組む。 我々は,画像化対象の明示的な復元ではなく,事前の近似勾配として,ディープニューラルネットワークを活用する。 実実験により得られた経験データについて結果を示す。 さらにシミュレーションの結果を示す。

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