論文の概要: Event-horizon-scale Imaging of M87* under Different Assumptions via Deep Generative Image Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02785v1
• Date: Tue, 4 Jun 2024 21:08:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 22:37:23.774685
• Title: Event-horizon-scale Imaging of M87* under Different Assumptions via Deep Generative Image Priors
• Title（参考訳）: 深部生成画像を用いたM87*のイベントホライゾンスケールイメージング
• Authors: Berthy T. Feng, Katherine L. Bouman, William T. Freeman,
• Abstract要約: 本稿では,画像再構成に様々なバイアスを与える,フレキシブルな事前設計の枠組みを提案する。 当社のフレームワークは、深層生成モデルから生じるデータ駆動の事前処理であるスコアベースの事前処理で使用しています。 シミュレーションデータに加えて、実際のEHT M87*データを画像化し、以前の選択によってどのように復元された特徴が影響されるかについて議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.29504527542501
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reconstructing images from the Event Horizon Telescope (EHT) observations of M87*, the supermassive black hole at the center of the galaxy M87, depends on a prior to impose desired image statistics. However, given the impossibility of directly observing black holes, there is no clear choice for a prior. We present a framework for flexibly designing a range of priors, each bringing different biases to the image reconstruction. These priors can be weak (e.g., impose only basic natural-image statistics) or strong (e.g., impose assumptions of black-hole structure). Our framework uses Bayesian inference with score-based priors, which are data-driven priors arising from a deep generative model that can learn complicated image distributions. Using our Bayesian imaging approach with sophisticated data-driven priors, we can assess how visual features and uncertainty of reconstructed images change depending on the prior. In addition to simulated data, we image the real EHT M87* data and discuss how recovered features are influenced by the choice of prior.
• Abstract（参考訳）: 銀河M87の中心にある超大質量ブラックホールM87*のイベント・ホライゾン望遠鏡(EHT)観測による画像の再構成は、望まれる画像統計に先立って行われる。 しかし、直接ブラックホールを観測できないことを考えると、事前に明確な選択肢はない。 本稿では,画像再構成に様々なバイアスを与える,フレキシブルな事前設計の枠組みを提案する。 これらの先行は弱い(例えば、基本的な自然像統計のみを課す)か強い(例えば、ブラックホールの構造の仮定を課す)。 我々のフレームワークは、複雑な画像分布を学習できる深層生成モデルから生じるデータ駆動の先行データであるスコアに基づくベイズ推定を用いる。 より高度なデータ駆動型先行画像を用いたベイジアンイメージング手法により, 画像の視覚的特徴や不確実性が, 先行画像によってどのように変化するかを評価することができる。 シミュレーションデータに加えて、実際のEHT M87*データを画像化し、以前の選択によってどのように復元された特徴が影響されるかについて議論する。

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