論文の概要: DDRM-PR: Fourier Phase Retrieval using Denoising Diffusion Restoration Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03030v1
- Date: Mon, 06 Jan 2025 14:18:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-07 17:06:09.096176
- Title: DDRM-PR: Fourier Phase Retrieval using Denoising Diffusion Restoration Models
- Title（参考訳）: DDRM-PR:denoising Diffusion Restoration Modelを用いたフーリエ位相検索
- Authors: Mehmet Onurcan Kaya, Figen S. Oktem,
- Abstract要約: 本稿では,デノナイジング拡散回復モデルの効率的かつ教師なしの後方サンプリングフレームワークを利用する。
この手法は、モデルベースの交互射影法とDDRMを組み合わせて、事前訓練された無条件拡散前処理を位相検索に利用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Diffusion models have demonstrated their utility as learned priors for solving various inverse problems. However, most existing approaches are limited to linear inverse problems. This paper exploits the efficient and unsupervised posterior sampling framework of Denoising Diffusion Restoration Models (DDRM) for the solution of nonlinear phase retrieval problem, which requires reconstructing an image from its noisy intensity-only measurements such as Fourier intensity. The approach combines the model-based alternating-projection methods with the DDRM to utilize pretrained unconditional diffusion priors for phase retrieval. The performance is demonstrated through both simulations and experimental data. Results demonstrate the potential of this approach for improving the alternating-projection methods as well as its limitations.
- Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、様々な逆問題を解決するための学習先として、それらの有用性を実証してきた。
しかし、既存のアプローチのほとんどは線形逆問題に限られている。
本稿では,非線形位相探索問題の解法として,DDRM(Denoising Diffusion Restoration Models)の効率的かつ教師なしの後方サンプリングフレームワークを利用する。
この手法は、モデルベースの交互射影法とDDRMを組み合わせて、事前訓練された無条件拡散前処理を位相検索に利用する。
この性能はシミュレーションと実験データの両方を通して実証される。
結果は、交互投射法およびその制限を改善するためのこのアプローチの可能性を示している。
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