論文の概要: Low-light phase retrieval with implicit generative priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17745v2
• Date: Fri, 23 Aug 2024 16:11:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-26 19:58:50.687837
• Title: Low-light phase retrieval with implicit generative priors
• Title（参考訳）: 暗黙的生成前駆体を用いた低光位相探索
• Authors: Raunak Manekar, Elisa Negrini, Minh Pham, Daniel Jacobs, Jaideep Srivastava, Stanley J. Osher, Jianwei Miao,
• Abstract要約: 低放射線線量イメージングは放射線感受性試料の応用に不可欠である。 光データ取得装置の最近の進歩は、低線量撮像の可能性を示唆している。 単一画像の低線量位相探索に対処するために,低線量深度画像前処理(LoDIP)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.370250656087898
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Phase retrieval (PR) is fundamentally important in scientific imaging and is crucial for nanoscale techniques like coherent diffractive imaging (CDI). Low radiation dose imaging is essential for applications involving radiation-sensitive samples. However, most PR methods struggle in low-dose scenarios due to high shot noise. Recent advancements in optical data acquisition setups, such as in-situ CDI, have shown promise for low-dose imaging, but they rely on a time series of measurements, making them unsuitable for single-image applications. Similarly, data-driven phase retrieval techniques are not easily adaptable to data-scarce situations. Zero-shot deep learning methods based on pre-trained and implicit generative priors have been effective in various imaging tasks but have shown limited success in PR. In this work, we propose low-dose deep image prior (LoDIP), which combines in-situ CDI with the power of implicit generative priors to address single-image low-dose phase retrieval. Quantitative evaluations demonstrate LoDIP's superior performance in this task and its applicability to real experimental scenarios.
• Abstract（参考訳）: 相検索(PR)は、科学的イメージングにおいて基本的に重要であり、コヒーレント・ディファレント・イメージング(CDI)のようなナノスケール技術において重要である。 低放射線線量イメージングは放射線感受性試料の応用に不可欠である。 しかし,ほとんどのPR手法は高ノイズのため,低線量のシナリオでは困難である。 近年のIn-situ CDIのような光学データ取得装置の進歩は、低線量撮像の可能性を示してきたが、測定の時系列に依存するため、単一画像アプリケーションには適さない。 同様に、データ駆動位相検索技術は、データスカース状況に容易に適応できない。 事前訓練および暗黙的な生成前処理に基づくゼロショット深層学習法は,様々な画像処理に有効であるが,PRではほとんど成功していない。 そこで本研究では,CDIと暗黙的生成前処理の能力を組み合わせた低線量深度画像検索(LoDIP)を提案する。 この課題におけるLoDIPの優れた性能と実際の実験シナリオへの適用性を定量的に評価した。

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