論文の概要: Passive superresolution imaging of incoherent objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09773v1
• Date: Wed, 19 Apr 2023 15:53:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-20 13:45:15.670320
• Title: Passive superresolution imaging of incoherent objects
• Title（参考訳）: 不連続物体の受動超解像イメージング
• Authors: Jernej Frank, Alexander Duplinskiy, Kaden Bearne, A. I. Lvovsky
• Abstract要約: 手法は、Hermite-Gaussianモードとその重ね合わせのオーバーコンプリートベースで、画像平面内のフィールドの空間モード成分を測定することで構成される。 ディープニューラルネットワークは、これらの測定からオブジェクトを再構築するために使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.942632088208505
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We investigate Hermite Gaussian Imaging (HGI) -- a novel passive super-resolution technique -- for complex 2D incoherent objects in the sub-Rayleigh regime. The method consists of measuring the field's spatial mode components in the image plane in the overcomplete basis of Hermite-Gaussian modes and their superpositions and subsequently using a deep neural network to reconstruct the object from these measurements. We show a three-fold resolution improvement over direct imaging. Our HGI reconstruction retains its superiority even if the same neural network is applied to improve the resolution of direct imaging. This superiority is also preserved in the presence of shot noise. Our findings are the first step towards passive super-resolution imaging protocols in fluorescent microscopy and astronomy.
• Abstract（参考訳）: サブレイリー系における複雑な2次元不整合物体に対する新しいパッシブ超解像法であるHermite Gaussian Imaging (HGI)について検討する。 この方法は、ヘルマイト・ガウシアンモードとその重ね合わせに基づいて画像平面内の領域の空間モード成分を測定し、その後深層ニューラルネットワークを用いてこれらの測定から物体を再構築する。 ダイレクトイメージングより3次元解像度が向上した。 我々のHGI再構成は、同じニューラルネットワークを用いて直接撮像の解像度を向上しても、その優位性を維持する。 この優位性はショットノイズの存在下でも維持される。 蛍光顕微鏡と天文学における受動的超解像法への第一歩である。

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