論文の概要: Learning Point Spread Function Invertibility Assessment for Image Deconvolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16343v2
• Date: Tue, 25 Jun 2024 19:35:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-27 18:25:45.724761
• Title: Learning Point Spread Function Invertibility Assessment for Image Deconvolution
• Title（参考訳）: 画像デコンボリューションのための学習点スプレッド関数の可逆性評価
• Authors: Romario Gualdrón-Hurtado, Roman Jacome, Sergio Urrea, Henry Arguello, Luis Gonzalez,
• Abstract要約: ニューラルネットワークを用いて任意のPSFの可逆性を学習するために非線形アプローチを用いるメトリクスを提案する。 マッピングされたPSFとユニットインパルスとの差は、DLネットワークによるインバージョンの成功率が高いことを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.062542012968313
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep-learning (DL)-based image deconvolution (ID) has exhibited remarkable recovery performance, surpassing traditional linear methods. However, unlike traditional ID approaches that rely on analytical properties of the point spread function (PSF) to achieve high recovery performance - such as specific spectrum properties or small conditional numbers in the convolution matrix - DL techniques lack quantifiable metrics for evaluating PSF suitability for DL-assisted recovery. Aiming to enhance deconvolution quality, we propose a metric that employs a non-linear approach to learn the invertibility of an arbitrary PSF using a neural network by mapping it to a unit impulse. A lower discrepancy between the mapped PSF and a unit impulse indicates a higher likelihood of successful inversion by a DL network. Our findings reveal that this metric correlates with high recovery performance in DL and traditional methods, thereby serving as an effective regularizer in deconvolution tasks. This approach reduces the computational complexity over conventional condition number assessments and is a differentiable process. These useful properties allow its application in designing diffractive optical elements through end-to-end (E2E) optimization, achieving invertible PSFs, and outperforming the E2E baseline framework.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニング(DL)に基づく画像デコンボリューション(ID)は,従来の線形手法を超越した,顕著な回復性能を示した。 しかし、ポイントスプレッド関数(PSF)の分析的性質に依存する従来のIDアプローチとは異なり、畳み込み行列における特定のスペクトル特性や小さな条件数など、高い回復性能を実現するために、DL技術は、DL支援回復のためのPSF適合性を評価するための定量的な指標を欠いている。 畳み込み品質を向上させるために,ニューラルネットワークを用いて任意のPSFの可逆性を学ぶために非線形アプローチを用いたメトリクスを提案する。 マッピングされたPSFとユニットインパルスとの差は、DLネットワークによるインバージョンの成功率が高いことを示している。 以上の結果から,本尺度はDL法および従来の手法の回復性能と相関し,デコンボリューションタスクにおいて有効な正規化器として機能することが判明した。 このアプローチは、従来の条件数評価よりも計算の複雑さを減らし、微分可能なプロセスである。 これらの有用な性質は、エンド・ツー・エンド(E2E)最適化による回折光学素子の設計、可逆PSFの実現、E2Eベースラインフレームワークの性能向上に有効である。

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