論文の概要: Spatio-Temporal Turbulence Mitigation: A Translational Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04244v2
• Date: Sun, 7 Apr 2024 20:13:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-04-10 01:36:21.557411
• Title: Spatio-Temporal Turbulence Mitigation: A Translational Perspective
• Title（参考訳）: 時空間乱流緩和 : 翻訳的視点
• Authors: Xingguang Zhang, Nicholas Chimitt, Yiheng Chi, Zhiyuan Mao, Stanley H. Chan,
• Abstract要約: 深部大気乱流低減ネットワーク(DATUM)について紹介する。 DATUMは、古典的なアプローチからディープラーニングアプローチへの移行において、大きな課題を克服することを目指している。 大規模なトレーニングデータセットであるATSynは、実際の乱流における一般化を可能にする共発明として提示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.978156774471744
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recovering images distorted by atmospheric turbulence is a challenging inverse problem due to the stochastic nature of turbulence. Although numerous turbulence mitigation (TM) algorithms have been proposed, their efficiency and generalization to real-world dynamic scenarios remain severely limited. Building upon the intuitions of classical TM algorithms, we present the Deep Atmospheric TUrbulence Mitigation network (DATUM). DATUM aims to overcome major challenges when transitioning from classical to deep learning approaches. By carefully integrating the merits of classical multi-frame TM methods into a deep network structure, we demonstrate that DATUM can efficiently perform long-range temporal aggregation using a recurrent fashion, while deformable attention and temporal-channel attention seamlessly facilitate pixel registration and lucky imaging. With additional supervision, tilt and blur degradation can be jointly mitigated. These inductive biases empower DATUM to significantly outperform existing methods while delivering a tenfold increase in processing speed. A large-scale training dataset, ATSyn, is presented as a co-invention to enable generalization in real turbulence. Our code and datasets are available at https://xg416.github.io/DATUM.
• Abstract（参考訳）: 大気乱流によって歪んだ画像の復元は、乱流の確率的性質のために難しい逆問題である。 多くの乱流緩和(TM)アルゴリズムが提案されているが、その効率性と実世界の動的シナリオへの一般化は依然として著しく制限されている。 従来のTMアルゴリズムの直感に基づいて,DATUM(Deep Atmospheric TUrbulence Mitigation Network)を提案する。 DATUMは、古典的なアプローチからディープラーニングアプローチへの移行において、大きな課題を克服することを目指している。 従来のマルチフレームTM手法の利点をディープネットワーク構造に注意深く統合することにより、DATUMは、変形可能な注意と時間チャネルの注意がピクセル登録やラッキーイメージングをシームレスに促進しつつ、反復的な手法で、時間的時間的アグリゲーションを効率的に行うことができることを示す。 追加の監督により、傾きとぼかしの劣化を共同で緩和することができる。 これらの帰納バイアスにより、DATUMは、処理速度を10倍に向上させながら、既存の手法を大幅に上回ることができる。 大規模なトレーニングデータセットであるATSynは、実際の乱流における一般化を可能にする共発明として提示される。 私たちのコードとデータセットはhttps://xg416.github.io/DATUMで公開されています。

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