論文の概要: Universal evaluation and design of imaging systems using information estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20559v1
• Date: Fri, 31 May 2024 00:57:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-03 15:55:52.602806
• Title: Universal evaluation and design of imaging systems using information estimation
• Title（参考訳）: 情報推定を用いたイメージングシステムの普遍的評価と設計
• Authors: Henry Pinkard, Leyla Kabuli, Eric Markley, Tiffany Chien, Jiantao Jiao, Laura Waller,
• Abstract要約: 物理的制約を考慮に入れる上での課題に対処する枠組みを導入する。 本研究では,雑音測定のデータセットのみを用いて,情報を推定する手法を開発した。 また、最大情報キャプチャのための画像ハードウェア設計を最適化する手法である、情報駆動分析学習についても紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.875054825191292
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Information theory, which describes the transmission of signals in the presence of noise, has enabled the development of reliable communication systems that underlie the modern world. Imaging systems can also be viewed as a form of communication, in which information about the object is "transmitted" through images. However, the application of information theory to imaging systems has been limited by the challenges of accounting for their physical constraints. Here, we introduce a framework that addresses these limitations by modeling the probabilistic relationship between objects and their measurements. Using this framework, we develop a method to estimate information using only a dataset of noisy measurements, without making any assumptions about the image formation process. We demonstrate that these estimates comprehensively quantify measurement quality across a diverse range of imaging systems and applications. Furthermore, we introduce Information-Driven Encoder Analysis Learning (IDEAL), a technique to optimize the design of imaging hardware for maximum information capture. This work provides new insights into the fundamental performance limits of imaging systems and offers powerful new tools for their analysis and design.
• Abstract（参考訳）: ノイズの存在下での信号伝達を記述した情報理論は,現代社会を支える信頼性の高い通信システムの開発を可能にしている。 イメージングシステムは、オブジェクトに関する情報が画像を通して"送信"される通信の形式として見ることもできる。 しかし、画像システムへの情報理論の適用は、その物理的制約を考慮に入れることの難しさによって制限されてきた。 本稿では,オブジェクトとその測定値の確率的関係をモデル化することにより,これらの制約に対処するフレームワークを提案する。 この枠組みを用いて,画像形成過程を仮定することなく,ノイズ測定のデータセットのみを用いて情報を推定する手法を開発した。 これらの推定値が様々な画像システムやアプリケーションで測定品質を包括的に定量化できることを実証する。 さらに,最大情報取得のための画像ハードウェアの設計を最適化する手法である情報駆動型エンコーダ解析学習(IDEAL)を導入する。 この研究は、イメージングシステムの基本性能限界に関する新たな洞察を与え、その分析と設計のための強力な新しいツールを提供する。

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