論文の概要: Optimal compressed sensing for image reconstruction with diffusion probabilistic models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17456v2
- Date: Sat, 01 Feb 2025 00:37:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-04 16:05:48.843582
- Title: Optimal compressed sensing for image reconstruction with diffusion probabilistic models
- Title（参考訳）: 拡散確率モデルを用いた画像再構成のための最適圧縮センシング
- Authors: Ling-Qi Zhang, Zahra Kadkhodaie, Eero P. Simoncelli, David H. Brainard,
- Abstract要約: このような測定を最適化するための確立された方法は、主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)、圧縮センシング(CS)などである。
本稿では,効率的な画像再構成のための線形測定の最適化手法を提案する。
2つの自然画像データセットに対して得られた最適測定値がPCA,ICA,CSと異なり,平均2乗再構成誤差が著しく低いことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.297832938258841
- License:
- Abstract: We examine the problem of selecting a small set of linear measurements for reconstructing high-dimensional signals. Well-established methods for optimizing such measurements include principal component analysis (PCA), independent component analysis (ICA) and compressed sensing (CS) based on random projections, all of which rely on axis- or subspace-aligned statistical characterization of the signal source. However, many naturally occurring signals, including photographic images, contain richer statistical structure. To exploit such structure, we introduce a general method for obtaining an optimized set of linear measurements for efficient image reconstruction, where the signal statistics are expressed by the prior implicit in a neural network trained to perform denoising (generally known as a "diffusion model"). We demonstrate that the optimal measurements derived for two natural image datasets differ from those of PCA, ICA, or CS, and result in substantially lower mean squared reconstruction error. Interestingly, the marginal distributions of the measurement values are asymmetrical (skewed), substantially more so than those of previous methods. We also find that optimizing with respect to perceptual loss, as quantified by structural similarity (SSIM), leads to measurements different from those obtained when optimizing for MSE. Our results highlight the importance of incorporating the specific statistical regularities of natural signals when designing effective linear measurements.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,高次元信号再構成のための線形測定の小さなセットを選択することの問題点について検討する。
このような測定を最適化するための確立された手法としては、主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)、ランダムな投影に基づく圧縮センシング(CS)がある。
しかし、写真画像を含む自然発生の信号の多くは、よりリッチな統計構造を含んでいる。
このような構造を利用するために,信号統計を事前暗黙的に表現し,デノナイズを行うニューラルネットワーク(一般的には「拡散モデル」と呼ばれる)において,効率的な画像再構成のための最適化された線形測定セットを得るための一般的な手法を提案する。
2つの自然画像データセットに対して得られた最適測定値がPCA,ICA,CSと異なり,平均2乗再構成誤差が著しく低いことを示す。
興味深いことに、測定値の限界分布は非対称(歪んだ)であり、従来の方法よりもかなり大きい。
また、構造類似度(SSIM)によって定量化される知覚損失に対する最適化は、MSEを最適化する際に得られるものと異なる測定結果をもたらすことも見出した。
本研究は, 実効線形測定を設計する上で, 自然信号の特異な統計規則性を取り入れることの重要性を強調した。
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