論文の概要: Bayesian Imaging for Radio Interferometry with Score-Based Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18012v1
• Date: Wed, 29 Nov 2023 19:01:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 19:15:47.501740
• Title: Bayesian Imaging for Radio Interferometry with Score-Based Priors
• Title（参考訳）: スコアベースプリミティブを用いた電波干渉計のベイズイメージング
• Authors: Noe Dia, M. J. Yantovski-Barth, Alexandre Adam, Micah Bowles, Pablo Lemos, Anna M. M. Scaife, Yashar Hezaveh, Laurence Perreault-Levasseur
• Abstract要約: 提案手法は, 未特定銀河であるにもかかわらず, 可塑性後部試料を作製することを示す。 提案手法は既存の電波干渉画像アルゴリズムと競合する結果が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.136619420474766
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The inverse imaging task in radio interferometry is a key limiting factor to retrieving Bayesian uncertainties in radio astronomy in a computationally effective manner. We use a score-based prior derived from optical images of galaxies to recover images of protoplanetary disks from the DSHARP survey. We demonstrate that our method produces plausible posterior samples despite the misspecified galaxy prior. We show that our approach produces results which are competitive with existing radio interferometry imaging algorithms.
• Abstract（参考訳）: 電波干渉法における逆イメージングタスクは、電波天文学におけるベイズの不確かさを計算的に効果的に検索するための重要な制限因子である。 我々は、DSHARPサーベイから原始惑星系円盤の画像を復元するために、銀河の光学画像から得られたスコアに基づく先行画像を用いている。 本手法は、銀河の誤認にもかかわらず、後続サンプルを生成できることを実証する。 提案手法は既存の電波干渉画像アルゴリズムと競合する結果が得られることを示す。

関連論文リスト

• IRIS: A Bayesian Approach for Image Reconstruction in Radio Interferometry with expressive Score-Based priors [36.136619420474766]
  本稿では,Score-based model (IRIS) を用いたラジオ干渉計測のためのイメージングについて紹介する。 我々は、紫外線空間におけるガウス確率と組み合わせて、銀河の光学像に基づいて訓練されたスコアベースモデルを用いて、原始惑星円盤の像を推測する。 従来の電波干渉画像アルゴリズムと比較して,この枠組みの利点を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-05T08:11:53Z)
• Bayesian Deconvolution of Astronomical Images with Diffusion Models: Quantifying Prior-Driven Features in Reconstructions [40.13294159814764]
  天体画像のデコンボリューションは、天体の固有の性質を回復する鍵となる側面である。 本稿では,拡散モデル (DM) と拡散後サンプリング (DPS) アルゴリズムを用いた逆問題解法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-28T14:00:00Z)
• Uncertainty quantification for fast reconstruction methods using augmented equivariant bootstrap: Application to radio interferometry [2.8311497176067104]
  次世代の電波干渉計であるSquare Kilometer Arrayは、我々の電波天文学能力に革命をもたらすと約束している。 これらのデバイスが生成する前例のない量のデータは、不適切な電波干渉画像の問題を解決するために、高速で正確な画像再構成アルゴリズムを必要とする。 高速な再構成手法における不確かさを定量化できるラジオ拡張同変ブートストラップ法の適合バージョンに基づく教師なし手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-30T16:36:55Z)
• Scalable Bayesian uncertainty quantification with data-driven priors for radio interferometric imaging [5.678038945350452]
  次世代の電波干渉計は、前例のない角分解能と感度のおかげで、科学的発見を解き放つ可能性がある。 潜在的な可能性を解き放つ鍵の1つは、受信データの希薄さと複雑さを扱うことである。 本研究では,ラジオインターフェロメトリイメージングにおける不確実性定量化に対処するQuantifAIという手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T19:00:02Z)
• Passive superresolution imaging of incoherent objects [63.942632088208505]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-19T15:53:09Z)
• Posterior samples of source galaxies in strong gravitational lenses with score-based priors [107.52670032376555]
  我々はスコアベースモデルを用いて、背景銀河の歪みのない画像の事前推定を符号化する。 アウト・オブ・ディストリビューション・データを用いた実験において、可能性と事前のバランスが、我々の期待にどのように合致しているかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-07T19:00:42Z)
• Depth Estimation from Monocular Images and Sparse Radar Data [93.70524512061318]
  本稿では,ディープニューラルネットワークを用いた単眼画像とレーダ点の融合により,より正確な深度推定を実現する可能性を検討する。 レーダ測定で発生するノイズが,既存の融合法の適用を妨げている主要な理由の1つであることが判明した。 実験はnuScenesデータセット上で行われ、カメラ、レーダー、LiDARの記録を様々な場面と気象条件で記録する最初のデータセットの1つである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-30T19:01:33Z)
• Hyperspectral-Multispectral Image Fusion with Weighted LASSO [68.04032419397677]
  本稿では,高スペクトル像と多スペクトル像を融合させて高画質な高スペクトル出力を実現する手法を提案する。 提案したスパース融合と再構成は,既存の公開画像の手法と比較して,定量的に優れた結果が得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-15T23:07:56Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。