論文の概要: Making the Invisible Visible: Toward High-Quality Terahertz Tomographic
Imaging via Physics-Guided Restoration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14894v1
- Date: Fri, 28 Apr 2023 15:05:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-01 13:52:28.514070
- Title: Making the Invisible Visible: Toward High-Quality Terahertz Tomographic
Imaging via Physics-Guided Restoration
- Title（参考訳）: 可視化:物理誘導再生による高画質テラヘルツイメージングに向けて
- Authors: Weng-Tai Su, Yi-Chun Hung, Po-Jen Yu, Shang-Hua Yang and Chia-Wen Lin
- Abstract要約: テラヘルツ(THz)トモグラフィーは、非侵襲的で非破壊的で、非イオン化、物質分類、超高速な物体探査と検査により、近年大きな注目を集めている。
本稿では,THz画像のマルチビューアテンションとマルチスペクトル特徴を融合した多視点サブスペース誘導再生ネットワーク(SARNet)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.045067900801072
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Terahertz (THz) tomographic imaging has recently attracted significant
attention thanks to its non-invasive, non-destructive, non-ionizing,
material-classification, and ultra-fast nature for object exploration and
inspection. However, its strong water absorption nature and low noise tolerance
lead to undesired blurs and distortions of reconstructed THz images. The
diffraction-limited THz signals highly constrain the performances of existing
restoration methods. To address the problem, we propose a novel multi-view
Subspace-Attention-guided Restoration Network (SARNet) that fuses multi-view
and multi-spectral features of THz images for effective image restoration and
3D tomographic reconstruction. To this end, SARNet uses multi-scale branches to
extract intra-view spatio-spectral amplitude and phase features and fuse them
via shared subspace projection and self-attention guidance. We then perform
inter-view fusion to further improve the restoration of individual views by
leveraging the redundancies between neighboring views. Here, we experimentally
construct a THz time-domain spectroscopy (THz-TDS) system covering a broad
frequency range from 0.1 THz to 4 THz for building up a
temporal/spectral/spatial/ material THz database of hidden 3D objects.
Complementary to a quantitative evaluation, we demonstrate the effectiveness of
our SARNet model on 3D THz tomographic reconstruction applications.
- Abstract（参考訳）: terahertz (thz) 断層撮影は最近、非侵襲的、非破壊的、非イオン化、物質分類、および物体探査と検査のための超高速の性質により、注目を集めている。
しかし、その強い吸水特性と低雑音耐性は、望ましくないぼやけと再構成されたTHz画像の歪みを引き起こす。
回折制限されたTHz信号は、既存の復元法の性能を非常に制約する。
そこで本稿では,thz画像のマルチビュー・マルチスペクトル特徴を融合して画像復元と3次元断層画像再構成を行うマルチビューサブスペース・アテンション・ガイドド・リカバリ・ネットワーク(sarnet)を提案する。
この目的のために、SARNetはマルチスケールブランチを使用して、ビュー内スペクトル振幅と位相特徴を抽出し、共有部分空間投影と自己アテンションガイダンスを介してそれらを融合する。
次に,隣接ビュー間の冗長性を活用し,個々のビューの復元をさらに改善するために,ビュー間融合を行う。
本研究では,隠れた3dオブジェクトの時間・スペクトル・空間・物質のthzデータベースを構築するために,0.1thzから4thzまでの広い周波数範囲をカバーするthz時間領域分光(thz-tds)システムを構築した。
定量的評価を補完し,3次元THzトモグラフィ再構成におけるSARNetモデルの有効性を示す。
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