論文の概要: Wavelet Burst Accumulation for turbulence mitigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22802v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 08:31:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:27:39.283384
• Title: Wavelet Burst Accumulation for turbulence mitigation
• Title（参考訳）: 乱流緩和のためのウェーブレットバースト蓄積
• Authors: Jerome Gilles, Stanley Osher,
• Abstract要約: 最近提案された重み付きフーリエバースト累積法(FBA)のウェーブレット領域への拡張について検討した。 本手法の目的は、ぼやけた一連のフレームからクリーンでシャープな画像を再構成することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: In this paper, we investigate the extension of the recently proposed weighted Fourier burst accumulation (FBA) method into the wavelet domain. The purpose of FBA is to reconstruct a clean and sharp image from a sequence of blurred frames. This concept lies in the construction of weights to amplify dominant frequencies in the Fourier spectrum of each frame. The reconstructed image is then obtained by taking the inverse Fourier transform of the average of all processed spectra. In this paper, we first suggest to replace the rigid registration step used in the original algorithm by a non-rigid registration in order to be able to process sequences acquired through atmospheric turbulence. Second, we propose to work in a wavelet domain instead of the Fourier one. This leads us to the construction of two types of algorithms. Finally, we propose an alternative approach to replace the weighting idea by an approach promoting the sparsity in the used space. Several experiments are provided to illustrate the efficiency of the proposed methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,最近提案された重み付きフーリエバースト累積法(FBA)のウェーブレット領域への拡張について検討する。 FBAの目的は、ぼやけた一連のフレームからクリーンでシャープな画像を再構成することである。 この概念は、各フレームのフーリエスペクトルにおける支配周波数を増幅する重みの構築に関係している。 そして、全処理スペクトルの平均の逆フーリエ変換をとることにより再構成画像を得る。 本稿では,まず,大気乱流によって得られたシーケンスを処理できるように,元のアルゴリズムで用いられる剛性登録ステップを非剛性登録に置き換えることを提案する。 次に、フーリエではなくウェーブレット領域で働くことを提案する。 これにより、2種類のアルゴリズムが構築される。 最後に, 重み付けの考え方を, 使用空間の疎さを促進させるアプローチによって置き換えるための代替手法を提案する。 提案手法の効率性を示すために,いくつかの実験を行った。

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