論文の概要: Local Conditional Neural Fields for Versatile and Generalizable Large-Scale Reconstructions in Computational Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06207v1
• Date: Wed, 12 Jul 2023 14:52:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-13 12:40:57.215189
• Title: Local Conditional Neural Fields for Versatile and Generalizable Large-Scale Reconstructions in Computational Imaging
• Title（参考訳）: 計算画像における広範かつ汎用的な大規模再構成のための局所条件付きニューラルネットワーク
• Authors: Hao Wang and Lei Tian
• Abstract要約: 我々は,この制限に対処するために,連続的な暗黙的ニューラル表現を活用する,新しいローカル条件ニューラルフィールド(LCNF)フレームワークを導入する。 多重計測によるFPM(Fourier ptychography microscopy)の逆問題に対するLCNFの有用性を実証した。 数個の多重化測定値を用いて,広視野高分解能位相像の高精度な再構成を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.31387102924169
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep learning has transformed computational imaging, but traditional pixel-based representations limit their ability to capture continuous, multiscale details of objects. Here we introduce a novel Local Conditional Neural Fields (LCNF) framework, leveraging a continuous implicit neural representation to address this limitation. LCNF enables flexible object representation and facilitates the reconstruction of multiscale information. We demonstrate the capabilities of LCNF in solving the highly ill-posed inverse problem in Fourier ptychographic microscopy (FPM) with multiplexed measurements, achieving robust, scalable, and generalizable large-scale phase retrieval. Unlike traditional neural fields frameworks, LCNF incorporates a local conditional representation that promotes model generalization, learning multiscale information, and efficient processing of large-scale imaging data. By combining an encoder and a decoder conditioned on a learned latent vector, LCNF achieves versatile continuous-domain super-resolution image reconstruction. We demonstrate accurate reconstruction of wide field-of-view, high-resolution phase images using only a few multiplexed measurements. LCNF robustly captures the continuous object priors and eliminates various phase artifacts, even when it is trained on imperfect datasets. The framework exhibits strong generalization, reconstructing diverse objects even with limited training data. Furthermore, LCNF can be trained on a physics simulator using natural images and successfully applied to experimental measurements on biological samples. Our results highlight the potential of LCNF for solving large-scale inverse problems in computational imaging, with broad applicability in various deep-learning-based techniques.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングは計算画像に変化をもたらしたが、従来のピクセルベースの表現は、オブジェクトの連続的、複数スケールの詳細をキャプチャする能力を制限する。 本稿では、この制限に対応するために、連続的な暗黙的ニューラル表現を活用する、新しいローカル条件ニューラルフィールド(LCNF)フレームワークを紹介する。 LCNFは柔軟なオブジェクト表現を可能にし、マルチスケール情報の再構築を容易にする。 本研究では,多重計測によるフーリエptychography microscope (fpm) における逆問題に対するlcnfの有用性を実証し,ロバストでスケーラブルで汎用的な大規模位相検索を実現する。 従来のニューラルネットワークフレームワークとは異なり、LCNFには、モデル一般化を促進するローカル条件表現、マルチスケール情報、大規模イメージングデータの効率的な処理が含まれている。 学習遅延ベクトルに条件付エンコーダとデコーダを組み合わせることにより、LCNFは多目的な連続領域超解像再構成を実現する。 複数回の多重計測による広視野・高分解能位相像の高精度再構成を示す。 LCNFは、不完全なデータセットでトレーニングされた場合でも、連続オブジェクトの事前をしっかりとキャプチャし、さまざまなフェーズアーティファクトを排除します。 このフレームワークは強力な一般化を示し、限られたトレーニングデータでも多様なオブジェクトを再構築する。 さらに,自然画像を用いた物理シミュレータ上でlcnfを訓練し,生体試料の実験的測定に有効である。 計算機画像における大規模逆問題に対するLCNFの可能性は,様々な深層学習技術に適用可能である。

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