Fugu-MT 論文翻訳(概要): Super-resolution in disordered media using neural networks

論文の概要: Super-resolution in disordered media using neural networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21556v3
Date: Fri, 08 Nov 2024 05:35:04 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-11 14:52:42.189565
Title: Super-resolution in disordered media using neural networks
Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた混乱媒体の超解像
Authors: Alexander Christie, Matan Leibovich, Miguel Moscoso, Alexei Novikov, George Papanicolaou, Chrysoula Tsogka,
Abstract要約: 強散乱媒体における環境媒体のグリーン関数を正確に推定するために,大規模で多様なデータセットを利用する手法を提案する。この現象は超解像としても知られ、周囲散乱媒質が物理的イメージアパーチャを効果的に増強するため起こる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 39.128265713171004
License:
Abstract: We propose a methodology that exploits large and diverse data sets to accurately estimate the ambient medium's Green's functions in strongly scattering media. Given these estimates, obtained with and without the use of neural networks, excellent imaging results are achieved, with a resolution that is better than that of a homogeneous medium. This phenomenon, also known as super-resolution, occurs because the ambient scattering medium effectively enhances the physical imaging aperture. This work has been submitted to the IEEE for possible publication. Copyright may be transferred without notice, after which this version may no longer be accessible.
Abstract（参考訳）: 強散乱媒体における環境媒体のグリーン関数を正確に推定するために,大規模で多様なデータセットを利用する手法を提案する。ニューラルネットワークを用いなくても得られるこれらの推定値を考えると、均一媒質よりも優れた解像度で優れた撮像結果が得られる。この現象は超解像としても知られ、周囲散乱媒質が物理的イメージアパーチャを効果的に増強するため起こる。この研究はIEEEに提出された。著作権は無通知で転送され、その後、このバージョンはアクセスできなくなる。

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