論文の概要: A Differentiable Wave Optics Model for End-to-End Computational Imaging System Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09774v1
• Date: Fri, 13 Dec 2024 00:57:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:03:00.567554
• Title: A Differentiable Wave Optics Model for End-to-End Computational Imaging System Optimization
• Title（参考訳）: エンド・ツー・エンドの計算画像最適化のための微分波光学モデル
• Authors: Chi-Jui Ho, Yash Belhe, Steve Rotenberg, Ravi Ramamoorthi, Tzu-Mao Li, Nicholas Antipa,
• Abstract要約: エンドツーエンドの最適化は、計算画像システム設計のための強力なデータ駆動方式として登場した。 複合光学のエンドツーエンド最適化のために光輸送における収差と回折の両方をモデル化することは困難である。 複合光学の収差と回折の両方を効率的にモデル化する微分可能な光学シミュレータを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.83939112821776
• License:
• Abstract: End-to-end optimization, which simultaneously optimizes optics and algorithms, has emerged as a powerful data-driven method for computational imaging system design. This method achieves joint optimization through backpropagation by incorporating differentiable optics simulators to generate measurements and algorithms to extract information from measurements. However, due to high computational costs, it is challenging to model both aberration and diffraction in light transport for end-to-end optimization of compound optics. Therefore, most existing methods compromise physical accuracy by neglecting wave optics effects or off-axis aberrations, which raises concerns about the robustness of the resulting designs. In this paper, we propose a differentiable optics simulator that efficiently models both aberration and diffraction for compound optics. Using the simulator, we conduct end-to-end optimization on scene reconstruction and classification. Experimental results demonstrate that both lenses and algorithms adopt different configurations depending on whether wave optics is modeled. We also show that systems optimized without wave optics suffer from performance degradation when wave optics effects are introduced during testing. These findings underscore the importance of accurate wave optics modeling in optimizing imaging systems for robust, high-performance applications.
• Abstract（参考訳）: 光学とアルゴリズムを同時に最適化するエンドツーエンド最適化は、計算画像システム設計のための強力なデータ駆動手法として登場した。 本手法は、可変光シミュレータを組み込むことで、バックプロパゲーションによる共同最適化を実現し、測定から情報を取り出すための計測とアルゴリズムを生成する。 しかし、計算コストが高いため、複合光学のエンドツーエンド最適化のために光輸送における収差と回折の両方をモデル化することは困難である。 したがって、既存のほとんどの手法は波動光学効果やオフ軸収差を無視することで物理的精度を損なうため、結果として得られる設計の堅牢性に対する懸念が生じる。 本稿では,複合光学の収差と回折の両方を効率的にモデル化する微分可能な光学シミュレータを提案する。 シミュレーションを用いて、シーンの再構築と分類についてエンドツーエンドの最適化を行う。 実験結果から, レンズとアルゴリズムは, 波動光学がモデル化されているかによって, 異なる構成を採用することが明らかとなった。 また,波動光学を使わずに最適化されたシステムは,試験中に波動光学効果を導入すると性能劣化に悩まされることを示した。 これらの知見は、堅牢で高性能なイメージングシステムにおいて、正確な波動光学モデリングの重要性を浮き彫りにしている。

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