論文の概要: PRISTA-Net: Deep Iterative Shrinkage Thresholding Network for Coded Diffraction Patterns Phase Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.04171v1
• Date: Fri, 8 Sep 2023 07:37:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-11 15:44:30.022533
• Title: PRISTA-Net: Deep Iterative Shrinkage Thresholding Network for Coded Diffraction Patterns Phase Retrieval
• Title（参考訳）: prista-net: 符号化回折パターンの位相検索のための深い反復的縮小しきい値ネットワーク
• Authors: Aoxu Liu, Xiaohong Fan, Yin Yang, Jianping Zhang
• Abstract要約: 位相検索は、計算画像および画像処理における非線型逆問題である。 我々は,1次反復しきい値しきい値アルゴリズム(ISTA)に基づく深層展開ネットワークであるPRISTA-Netを開発した。 非線形変換,しきい値,ステップサイズなど,提案するPRISTA-Netフレームワークのパラメータはすべて,設定されるのではなく,エンドツーエンドで学習される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.982256124089
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The problem of phase retrieval (PR) involves recovering an unknown image from limited amplitude measurement data and is a challenge nonlinear inverse problem in computational imaging and image processing. However, many of the PR methods are based on black-box network models that lack interpretability and plug-and-play (PnP) frameworks that are computationally complex and require careful parameter tuning. To address this, we have developed PRISTA-Net, a deep unfolding network (DUN) based on the first-order iterative shrinkage thresholding algorithm (ISTA). This network utilizes a learnable nonlinear transformation to address the proximal-point mapping sub-problem associated with the sparse priors, and an attention mechanism to focus on phase information containing image edges, textures, and structures. Additionally, the fast Fourier transform (FFT) is used to learn global features to enhance local information, and the designed logarithmic-based loss function leads to significant improvements when the noise level is low. All parameters in the proposed PRISTA-Net framework, including the nonlinear transformation, threshold parameters, and step size, are learned end-to-end instead of being manually set. This method combines the interpretability of traditional methods with the fast inference ability of deep learning and is able to handle noise at each iteration during the unfolding stage, thus improving recovery quality. Experiments on Coded Diffraction Patterns (CDPs) measurements demonstrate that our approach outperforms the existing state-of-the-art methods in terms of qualitative and quantitative evaluations. Our source codes are available at \emph{https://github.com/liuaxou/PRISTA-Net}.
• Abstract（参考訳）: 位相検索の問題は、限られた振幅測定データから未知の画像を復元することであり、計算画像や画像処理における非線形逆問題である。 しかし、多くのPR手法は、解釈可能性に欠けるブラックボックスネットワークモデルと、計算的に複雑であり、パラメータチューニングに注意を要するプラグアンドプレイ(PnP)フレームワークに基づいている。 そこで我々は,1次反復収縮しきい値アルゴリズム(ISTA)に基づく深層展開ネットワーク(DUN)であるPRISTA-Netを開発した。 このネットワークは、学習可能な非線形変換を用いて、スパース前処理に関連する近点マッピングサブプロブレムに対処し、画像エッジ、テクスチャ、構造を含む位相情報に注目する機構を利用する。 さらに,局所情報を改善するため,高速フーリエ変換(FFT)を用いてグローバルな特徴を学習し,ノイズレベルが低い場合には対数に基づく損失関数が大幅に改善される。 非線形変換,しきい値パラメータ,ステップサイズを含むPRISTA-Netフレームワークのすべてのパラメータは,手動で設定するのではなく,エンドツーエンドで学習される。 この手法は、従来の手法の解釈可能性とディープラーニングの高速な推論能力とを組み合わせることで、展開段階における各イテレーションのノイズを処理し、リカバリ品質を向上させる。 Coded Diffraction Patterns (CDPs) 測定実験により,本手法は定性的および定量的評価の観点から,既存の最先端手法よりも優れていることが示された。 ソースコードは \emph{https://github.com/liuaxou/prista-net} で入手可能です。

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