論文の概要: Image Reconstruction from Readout-Multiplexed Single-Photon Detector Arrays
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02971v3
- Date: Tue, 08 Apr 2025 16:46:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-09 13:25:51.903644
- Title: Image Reconstruction from Readout-Multiplexed Single-Photon Detector Arrays
- Title（参考訳）: 読み出し多重単光子検出器アレイによる画像再構成
- Authors: Shashwath Bharadwaj, Ruangrawee Kitichotkul, Akshay Agarwal, Vivek K Goyal,
- Abstract要約: 読み取り多重化(readout multiplexing)は、単一光子検出器によるイメージングにおいて、ハードウェアの制限とデータのボトルネックを克服する、有望なソリューションである。
逆画像問題として多光子偶然分解法を定式化し、光子発生の空間的位置を確率論的に解決する解の枠組みを導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.23362366539128
- License:
- Abstract: Readout multiplexing is a promising solution to overcome hardware limitations and data bottlenecks in imaging with single-photon detectors. Conventional multiplexed readout processing creates an upper bound on photon counts at a very fine time scale, where frames with multiple detected photons must either be discarded or allowed to introduce significant bias. We formulate multiphoton coincidence resolution as an inverse imaging problem and introduce a solution framework to probabilistically resolve the spatial locations of photon incidences. Specifically, we develop a theoretical abstraction of row--column multiplexing and a model of photon events that make readouts ambiguous. Using this, we propose a novel estimator that spatially resolves up to four coincident photons. Monte Carlo simulations show that our proposed method increases the peak signal-to-noise ratio (PSNR) of reconstruction by 3 to 4 dB compared to conventional methods under optimal incident flux conditions. Additionally, this method reduces the required number of readout frames to achieve the same mean-squared error as other methods by a factor of ~4. Finally, our method matches the Cramer--Rao bound for detection probability estimation for a wider range of incident flux values compared to conventional methods. While demonstrated for a specific detector type and readout architecture, this method can be extended to more general multiplexing with different detector models.
- Abstract（参考訳）: 読み取り多重化(readout multiplexing)は、単一光子検出器によるイメージングにおいて、ハードウェアの制限とデータのボトルネックを克服する、有望なソリューションである。
従来の多重多重読み出し処理は、非常に微細な時間スケールで光子数上の上限を生成し、複数の検出された光子を持つフレームを破棄するか、重大なバイアスを生じさせる。
逆画像問題として多光子偶然分解法を定式化し、光子発生の空間的位置を確率論的に解決する解の枠組みを導入する。
具体的には、列列多重化の理論的抽象化と、読み出しを曖昧にする光子事象のモデルを開発する。
これを用いて、空間的に最大4個の一致する光子を分解する新しい推定器を提案する。
モンテカルロシミュレーションにより,提案手法は最適インシデントフラックス条件下での従来の手法と比較して3～4dBのピーク信号-雑音比(PSNR)を増大させることを示した。
さらに,本手法は,他の手法と同じ平均二乗誤差を達成するために必要な読み出しフレーム数を,約4倍に削減する。
最後に,本手法は従来手法と比較して広範囲のインシデントフラックス値に対する検出確率推定のためのクラマー-ラオ境界と一致する。
特定の検出器タイプとリードアウトアーキテクチャを実証しながら、この手法は異なる検出器モデルでより一般的な多重化に拡張することができる。
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